"merken", "speichern", "sichern"?
store_memory
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Agenten-InfrastrukturÖffentliche Skills
Session Memory Management
Typisierte Sitzungszustände — Kontext speichern/abrufen, Snapshots wiedergeben, unterbrochene Workflows fortsetzen und sensible Daten nach Gebrauch schwärzen.
Was diese Skill lehrt
Ein wiederverwendbares Playbook für eine bestimmte Art von Arbeit.
Ein MCP-Server teilt einem Agenten mit, welche Aktionen verfügbar sind. Eine Skill fügt die Bewertung dieser Aktionen hinzu: wie man den Auftrag erkennt, welche Reihenfolge zu befolgen ist, was zu vermeiden ist und wie entschieden wird, dass das Ergebnis abgeschlossen ist.
Verwalten Sie Sitzungszustand und Speicher — speichern/abrufen Sie typisierte Daten, spielen Sie Snapshots ab, setzen Sie unterbrochene Workflows fort und schwärzen Sie sensible Informationen. Verwenden Sie dies beim Persistieren von Kontext, Fortsetzen von Workflows, Abrufen vorheriger Daten, Verwalten von Sitzungsübergreifendem Speicher oder Bereinigen sensibler Zustände.
Architektur
Wie Session Memory Management einen ADK-Rust-Agenten anleitet.
Die Skill bleibt lesbar und portabel, weil sie Anweisungen enthält und keine Dienstanmeldeinformationen oder Geschäftsdaten. ADK-Rust stellt sie dem Agenten bereit, der Agent wählt aus seiner geprüften Werkzeuggrenze und der verbundene MCP-Server führt die authentifizierte Operation aus.
01
Benutzeranfrage
Der Agent erhält ein Ziel, das in Alltagssprache ausgedrückt wird.
02
Session Memory Management Fähigkeit
Passt die Absicht an, liefert den Entscheidungsleitfaden und schränkt die Werkzeuggrenze ein.
03
ADK-Rust Agent
Plant den Workflow und streamt jeden sinnvollen Schritt durch die Laufzeit.
04
mcp-session-memory
Führt authentifizierte Operationen gegen das System aus, das die Fähigkeit besitzt.
05
Verifiziertes Ergebnis
Die Abschlussregeln der Skill bestimmen die Beweise, die dem Benutzer zurückgegeben werden.
Entscheidungsleitfaden
Wie der Agent eine Anfrage in die richtige Aktion umsetzt.
Diese Routen stammen direkt aus den Skill-Anweisungen. Sie helfen dem Modell, die Absicht zu erkennen und ein fokussiertes Werkzeug oder einen Workflow auszuwählen, anstatt über die gesamte Fähigkeitsoberfläche zu improvisieren.
"abrufen", "was war", "letztes Mal"?
retrieve_memory / list_memory_refs
"fortsetzen", "dort weitermachen", "weiter"?
resume_session / create_replay_snapshot
"vergessen", "löschen", "schwärzen"?
delete_memory / redact_memory
"Sitzung", "Ereignisse", "Verlauf"?
get_session_state / list_session_events
Bewährte Workflows
Wiederholbare Abläufe für nützliche Ergebnisse.
Ein Workflow verbindet mehrere Werkzeugaufrufe zu einer Aufgabe, die der Benutzer tatsächlich erkennt. Die Skill erklärt die Abfolge und das beabsichtigte Ergebnis, während ADK-Rust den Fortschritt des Agenten durch die gemeinsame Laufzeit streamt.
011 Aufrufe
Speichern
Typisierte Daten mit TTL persistieren
021-2 Aufrufe
Abrufen
Nach Schlüssel/Bereich abrufen
032 Aufrufe
Fortsetzen
Snapshot → validieren → fortsetzen
041 Aufrufe
Schwärzen
Sensible Daten entfernen
Werkzeuggrenze
Die Skill kann 10 dokumentierte Werkzeuge verwenden.
Diese Whitelist wird von der Skill deklariert. Sie hält den Agenten auf die für diesen Auftrag benötigten Aktionen fokussiert, während mcp-session-memory die Verantwortung für Authentifizierung, Validierung und das verbundene System behält.
get_session_state
list_session_events
retrieve_memory
store_memory
update_memory
delete_memory
redact_memory
list_memory_refs
create_replay_snapshot
resume_session
Arbeitsregeln
Was der Agent tun sollte.
- Setzen Sie eine TTL für alle gespeicherten Zustände (verhindert unbegrenztes Wachstum)
- Validieren Sie die Aktualität vor dem Fortsetzen von Workflows
- Schwärzen Sie sensible Daten (PII, Zugangsdaten) nach der Nutzung
- Begrenzen Sie den Speicherzugriff (Agenten sehen nur ihre eigenen Daten)
Betriebsgrenzen
Was der Agent vermeiden sollte.
- Speichern Sie niemals Zugangsdaten im Sitzungspeicher (verwenden Sie Vault)
- Setzen Sie Workflows nicht fort, ohne zu prüfen, ob sich externer Zustand geändert hat
- Bewahren Sie Speicher nicht unbegrenzt ohne TTL auf
Installieren und verbinden
Fügen Sie die Skill neben der Fähigkeit hinzu, die sie erwartet.
Installieren Sie das Repository dort, wo Ihr ADK-Rust-Skill-Loader es entdecken kann, verbinden Sie mcp-session-memory und bestätigen Sie, dass die deklarierten Werkzeuge verfügbar sind, bevor Sie den Agenten den Workflow verwenden lassen.
Skill installieren
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-session-memory-management.git \
~/.skills/skills/session-memory-managementADK-Rust Ladeform
let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("session-memory-management").await?;
let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
.instruction(skill.instructions())
.tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
.build()?;Die Kompatibilitätserklärung des Repositories: Erfordert eine Verbindung zum mcp-session-memory Server.
Offizielle Dokumentation
Lesen Sie das vollständige Skill-Paket.
Das Repository bleibt autoritativ für seine genauen Anweisungen, Beispiele, Hilfsskripte, Assets, MCP-Anforderungen, Lizenz und spätere Updates.
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Quelleneintrag
Repository-Metadaten für diesen Skill-Eintrag.
- Lizenz
- Apache-2.0
- Erlaubte Werkzeuge
- 10
- Referenzen
- 3
- Revision
- 2e68156d71be
- Aktualisiert
- 31. Mai 2026