Agentdb Memory Patterns

Persistente Agenten-Speichermuster und CLI-Workflow, basierend auf dem AgentDB-Vektorspeicher

von spencermarx · spencermarx/open-code-review

Funktioniert mit Setup ★ 7.6/10

Agentdb Memory Patterns — Persistente Agenten-Speichermuster und CLI-Workflow, basierend auf dem AgentDB-Vektorspeicher

Was es kann

Ein Referenz-Skill zum Hinzufügen von persistentem Speicher zu KI-Agenten unter Verwendung der AgentDB-Vektordatenbank und ihres ReasoningBank-Adapters, der Sitzungsspeicher, Langzeitfakten, Musterlernen und die agentdb CLI (init/query/stats/migrate) abdeckt. Wird ausgelöst beim Erstellen von zustandsbehafteten Agenten, Chat-Systemen oder Assistenten, die Kontext über Sitzungen hinweg speichern müssen. Die CLI-Befehle funktionieren wie dokumentiert, aber die TypeScript-Speichermusterbeispiele zielen auf die agentic-flow-Adapter-API ab, anstatt direkt ausführbar zu sein.

Testbericht

SKILL.md abgerufen; Frontmatter parst mit gültigem name+description und ohne gebündelte Skripte (nur externe CLI/npm-Abhängigkeiten). Bestätigt, dass `agentdb` und `agentic-flow` auf npm existieren, dann tatsächlich `npx agentdb@latest init ./agents.db` (erstellte eine 384-dimensionale sql.js WASM DB) und `npx agentdb@latest stats ./agents.db` (gab Episoden-/Embeddings-/Skills-Zählungen aus) in einem temporären HOME ausgeführt – beide stimmen mit den dokumentierten Befehlen überein. Konnte keinen echten Output-vs-Baseline-Vergleich durchführen: Die TypeScript SessionMemory/storeFact/storePattern-Beispiele verwenden eine illustrative `db`-Pseudo-API, nicht die echte `createAgentDBAdapter`-API, sodass die Erstellung eines verifizierten funktionierenden Artefakts den agentic-flow-Adapter plus eine Embeddings-/Trainingspipeline erfordert, die ich nicht ausgeführt habe. Der „Learn More“-GitHub-Link führt zu einem 404-Fehler; Leistungs-Multiplikatoren (150x-12.500x) sind unbestätigt.

Getestet am: 2026-07-31 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone --depth 1 https://github.com/spencermarx/open-code-review.git /tmp/agentdb-memory-patterns-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/agentdb-memory-patterns-src/.claude/skills/agentdb-memory-patterns ~/.claude/skills/agentdb-memory-patterns
# Requires Node.js 18+. CLI is real: `npx -y agentdb@latest init ./agents.db` then `npx -y agentdb@latest stats ./agents.db` (verified working).
# API patterns need the package: `npm i agentic-flow` -> import { createAgentDBAdapter } from 'agentic-flow/reasoningbank'
# Optional MCP for Claude Code: `claude mcp add agentdb npx agentdb@latest mcp`
# Note: the "Learn More" GitHub link in the body (ruvnet/agentic-flow/tree/main/packages/agentdb) is 404.

Befehle & Beispiel-Prompts

  • /agentdb-memory-patternsPersistente Agenten-Speichermuster und CLI-Workflow, basierend auf dem AgentDB-Vektorspeicher

Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

  • Add long-term memory to this chat agent
  • Store session context using AgentDB
  • Implement pattern learning for this assistant