Cross-Agent Memory Sharing

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支持多个代理使用标准化格式、优先级规则和基于Git的版本控制共享、合并和同步记忆,实现集体智能。

Cross-Agent Memory Sharing Protocol — 跨 Agent 记忆共享协议

功能概述

Cross-Agent Memory Sharing Protocol — 跨 Agent 记忆共享协议是一项面向实际任务的技能,主要用于打造"Agent 集体智慧",让多个 Agent 共享知识;多个 Agent 独立运行时:;

核心要点

  • 重复学习 — 每个 Agent 都要从零开始;
  • 知识孤岛 — A 学到的东西 B 不知道;
  • 冲突覆盖 — 共享数据库时互相覆盖;

使用与执行

版本混乱 — 不知道谁的记忆是最新的;1. 记忆格式标准化。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Cross-Agent Memory Sharing Protocol — 跨 Agent 记忆共享协议

打造"Agent 集体智慧",让多个 Agent 共享知识

问题

多个 Agent 独立运行时:

  • 重复学习 — 每个 Agent 都要从零开始
  • 知识孤岛 — A 学到的东西 B 不知道
  • 冲突覆盖 — 共享数据库时互相覆盖
  • 版本混乱 — 不知道谁的记忆是最新的

协议设计

1. 记忆格式标准化

{
  "schema": "openclaw.memory.v1",
  "agentId": "lobster-alpha",
  "timestamp": "2026-03-01T08:00:00Z",
  "version": "1.2.3",
  "entries": [
    {
      "id": "mem-001",
      "type": "fact",
      "priority": "P0",
      "content": "AgentAwaken 域名是 agentawaken.xyz",
      "source": "user-input",
      "confidence": 1.0,
      "tags": ["agentawaken", "domain"]
    }
  ]
}

2. 冲突解决策略

优先级规则:

  1. 时间戳 — 最新的优先
  2. 置信度 — 高置信度优先
  3. 优先级 — P0 > P1 > P2
  4. 来源 — user-input > agent-inferred

合并策略:

function mergeMemories(mem1, mem2) {
  if (mem1.timestamp > mem2.timestamp) return mem1;
  if (mem1.confidence > mem2.confidence) return mem1;
  if (mem1.priority < mem2.priority) return mem1; // P0 < P1
  return mem1; // 默认保留第一个
}

3. 同步机制

推送模式 (Push):

# Agent A 学到新知识后推送
curl -X POST https://memory-hub.example.com/sync 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d @memory-update.json

拉取模式 (Pull):

# Agent B 定期拉取更新
curl https://memory-hub.example.com/sync?since=2026-03-01T00:00:00Z

订阅模式 (Subscribe):

// Agent C 订阅特定主题
ws.subscribe('topic:agentawaken', (update) => {
  applyMemoryUpdate(update);
});

4. 权限控制

agents:
  lobster-alpha:
    read: ["*"]
    write: ["agentawaken", "neuroboost"]
  lobster-beta:
    read: ["agentawaken"]
    write: []
  admin:
    read: ["*"]
    write: ["*"]

实现方案

方案 A: 中心化 Hub

Agent A ──┐
Agent B ──┼──> Memory Hub (Redis/PostgreSQL)
Agent C ──┘

优点: 简单,一致性强 缺点: 单点故障,需要服务器

方案 B: P2P 同步

Agent A ←──→ Agent B
    ↕           ↕
Agent C ←──→ Agent D

优点: 去中心化,无单点故障 缺点: 复杂,冲突多

方案 C: Git-based (推荐)

Agent A ──┐
Agent B ──┼──> GitHub Repo (memory.git)
Agent C ──┘

优点: 版本控制,易审计,免费 缺点: 需要 GitHub token

Git-based 实现

初始化

# 创建共享 repo
gh repo create agent-memory-shared --private

# 每个 Agent clone
git clone https://github.com/team/agent-memory-shared.git

推送更新

# Agent A 学到新知识
echo "新知识" >> shared-memory.md
git add shared-memory.md
git commit -m "Agent A: 学到 XXX"
git push

拉取更新

# Agent B 定期拉取
git pull --rebase
# 如果有冲突,按优先级规则解决

冲突解决

# 自动合并脚本
node skills/cross-agent-memory/merge-conflicts.mjs

使用示例

场景 1: 团队协作

龙虾 A: 发现 AgentAwaken 需要 Vercel
龙虾 B: 自动获取这个知识,不用重新学习
龙虾 C: 基于这个知识继续优化部署流程

场景 2: 知识传承

老 Agent 退役前: 导出记忆到共享库
新 Agent 上线后: 导入共享库,继承经验

场景 3: 集体决策

Agent A: 建议方案 X (置信度 0.7)
Agent B: 建议方案 Y (置信度 0.8)
Agent C: 建议方案 Y (置信度 0.9)
→ 集体选择方案 Y

安全考虑

  1. 加密传输 — HTTPS/SSH
  2. 访问控制 — Token 认证
  3. 审计日志 — 记录所有修改
  4. 备份机制 — 定期备份共享库
  5. 恶意检测 — 检测异常修改

性能优化

  1. 增量同步 — 只传输变化部分
  2. 压缩传输 — gzip 压缩
  3. 批量更新 — 合并多个小更新
  4. 缓存机制 — 本地缓存常用知识

监控指标

  • 同步延迟 — 平均 <5 秒
  • 冲突率 — <5%
  • 知识覆盖率 — >90%
  • 一致性 — >99%

下一步

  1. 实现 Git-based 基础版本
  2. 添加自动冲突解决
  3. 开发 Web UI 管理界面
  4. 集成到 AgentAwaken

愿景

让每个 Agent 都能站在巨人的肩膀上,而不是从零开始。

参考:

  • Git 版本控制
  • CRDT (Conflict-free Replicated Data Types)
  • Operational Transformation

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