"remember", "store", "save"?
store_memory
型付きセッション状態管理 — コンテキストの保存・取得、スナップショットの再生、中断したワークフローの再開、完了時の機密データの編集。
このスキルが教えること
MCPサーバーはエージェントに利用可能なアクションを伝えます。スキルはそれらのアクションに関する判断を追加します:仕事の認識方法、従うべき順序、避けるべきこと、結果が完了したと判断する方法。
セッション状態とメモリを管理します — 型付きデータの保存/取得、スナップショットの再生、中断されたワークフローの再開、機密情報の編集を行います。コンテキストの永続化、ワークフローの再開、過去データの呼び出し、セッション間メモリ管理、機密状態のクリーンアップ時に使用してください。
アーキテクチャ
スキルはサービス認証情報やビジネスデータではなく指示を含むため読みやすくポータブルです。ADK-Rustがエージェントに提供し、エージェントはレビュー済みのツール境界から選択し、接続されたMCPサーバーが認証された操作を実行します。
エージェントは通常の言語で表現された目標を受け取ります。
意図に合致し、意思決定ガイドを提供し、ツールの境界を絞り込みます。
ワークフローを計画し、各重要なステップをランタイムにストリームします。
機能を所有するシステムに対して認証された操作を実行します。
スキルの完了ルールはユーザーに返される証拠を形作ります。
意思決定ガイド
これらのルートはスキルの指示から直接来ています。モデルが意図を認識し、全機能の即興ではなく特定のツールやワークフローを選択するのに役立ちます。
"remember", "store", "save"?
store_memory
"recall", "what was", "last time"?
retrieve_memory / list_memory_refs
"resume", "pick up where", "continue"?
resume_session / create_replay_snapshot
"forget", "delete", "redact"?
delete_memory / redact_memory
"session", "events", "history"?
get_session_state / list_session_events
実証済みのワークフロー
ワークフローは複数のツール呼び出しをユーザーが実際に認識するタスクに結びつけます。スキルはその順序と意図された結果を説明し、ADK-Rustは共有ランタイムを通じてエージェントの進行状況をストリームします。
TTL付きで型付きデータを永続化
キーやスコープで取得
スナップショット → 検証 → 続行
機密データを削除
ツールの境界
この許可リストはスキルによって宣言されます。エージェントがこの仕事に必要なアクションに集中し、mcp-session-memoryが認証、検証、接続されたシステムの責任を保持します。
作業ルール
運用の境界
インストールと接続
ADK-Rustスキルローダーが検出できるリポジトリをインストールし、mcp-session-memoryに接続し、宣言されたツールが利用可能であることを確認してからエージェントにワークフローを使用させてください。
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-session-memory-management.git \
~/.skills/skills/session-memory-managementlet 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()?;リポジトリの互換性声明: mcp-session-memoryサーバーの接続が必要です。
公式ドキュメント
リポジトリは正確な指示、例、ヘルパースクリプト、アセット、MCP要件、ライセンス、後の更新に関して権威を保持します。
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ソース記録
このスキルエントリのリポジトリメタデータ。