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Agent Shared Wiki

AI Agent Memory Skills Wiki Boundaries

定义 AI Agent memory、skills、wiki 和 sessions 的归类边界，避免把偏好、流程、正式知识和临时上下文混放。

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AI Agent Memory Skills Wiki Boundaries

Summary

memory、skills、wiki 是可选的长期信息载体，三者职责不同；它们不要求由某个 Agent 产品原生提供。本页集中维护内容归属、正反例和从认知记忆术语到本地载体的映射。

判断边界的核心原则不是“这个信息重不重要”，而是“它属于偏好与事实、可复用流程，还是正式知识资产”。组合触发与外部能力见 hermes-layer-routing-decision-checklist；上下文加载与长任务状态见 hermes-context-layer-operating-rules；当前适用性见 hermes-retrieval-priority-and-answer-path。

客户端缺少原生 memory、skill 或历史搜索时，可复用受授权的偏好设置、项目 SOP 和已有记录；无需为了符合本页新建这些能力。USER.md、MEMORY.md、SKILL.md 是实现示例，加载、写入和权限语义须按宿主核对。

One-line definitions

  • memory：短小、稳定、长期有效的偏好与事实
  • skills：可复用的操作流程与方法手册
  • wiki：结构化、可检索、可链接、可持续维护的正式知识资产

Boundary rule

可以用一句话判断：

  • 如果是“以后我需要记住这个人/环境/偏好”，进 memory
  • 如果是“以后我还会照着这套方法执行”，进 skills
  • 如果是“以后我还会查阅、扩展、交叉引用这份知识”，进 wiki

What belongs in memory

适合进入 memory

  • 用户长期偏好
  • 机器环境中的稳定事实
  • 长期工作规则
  • 未来多次任务中都需要快速调用的简短结论

memory 的特征

  • 短
  • 稳定
  • 高复用
  • 不是长文档
  • 不是过程记录

memory 例子

  • 用户偏好默认用中文回复
  • 下载文件保存到 ~/download
  • 某个固定路径是系统 canonical path
  • 用户不希望视频下载通过 xitter，而要走 video-downloader

What belongs in skills

适合进入 skills

  • 一套多步、可重复执行的流程
  • 某种工具的标准操作方式
  • 容易忘，但适合沉淀为“步骤说明书”的方法
  • 多次验证过、值得标准化复用的做法

skills 的特征

  • 面向执行
  • 强调步骤和验证
  • 通常包含触发条件、命令、注意事项、验收方式
  • 本质是程序化经验，而不是主题知识

skills 例子

  • 如何安全修改 AI Agent 配置
  • 如何下载视频并生成短文件名
  • 如何测试 fallback model
  • 如何做系统化调试

What belongs in wiki

适合进入 wiki

  • 概念说明
  • 架构设计
  • 研究结论
  • 横向比较
  • 值得长期沉淀的问题与答案
  • 需要交叉链接、持续更新、长期查阅的内容

重要结论、数字、当前外部行为和规范性规则应尽量附上相邻的具体来源；本地推导继续使用 [推论]。这改善来源精度，但不新增 Wiki 状态枚举或强制模板。

wiki 的特征

  • 面向知识消费与复盘
  • 可与其他页面建立 wikilinks
  • 能被后续问题复用
  • 可以不断增量更新
  • 是正式知识层，而不是临时缓存

wiki 例子

  • [[hermes-knowledge-architecture]]
  • AI Agent 的检索优先级与回写闭环
  • 某类工具的架构比较
  • 经过多轮沉淀后形成的方法论总结

What does NOT belong

不该进 memory 的内容

  • 长篇摘要
  • 原始文档
  • 一次性任务结果
  • 临时错误日志
  • 会话里的中间推理

不该进 skills 的内容

  • 纯概念介绍
  • 仅在一个任务中出现一次的临时步骤
  • 缺少稳定触发条件的偶发经验

人类需要的公开操作指南可以保留在 operations/；步骤化内容不自动等同于 Agent Skill。Skill 承载宿主中的触发、工具调用和执行约束，Wiki 承载共享解释与可追溯方法。

不该进 wiki 的内容

  • 原样复制整段聊天记录
  • 没有长期价值的临时问题
  • 完全没有结构整理的原始资料

Relationship between the three

三者不是替代关系，而是分工关系：

  • memory 让 AI Agent 更懂用户和环境
  • skills 让 AI Agent 更会做事
  • wiki 让 AI Agent 更会积累知识

只有当前任务授权且满足对应载体准入时，一个主题才可能产生三层资产：

  • 用户提出长期偏好 → 写入 memory
  • 形成稳定工作流 → 写入 skills
  • 沉淀成架构/方法论/对比分析 → 写入 wiki

Cognitive memory labels mapped to AI Agent layers

Machine Learning Mastery 的 machinelearningmastery-ai-agent-memory-strategy-decision-tree-2026-07-11 用 working、semantic、episodic、procedural memory 描述 Agent 信息生命周期。这里的 memory 是认知架构总称，不能全部等同于 AI Agent 的 memory 工具：

外部术语 信息特征 AI Agent 主要落点 不应误放到
Working memory 当前轮次或会话状态、工具中间结果 当前 session；长任务的 project state 长期 memory、wiki
Semantic memory 当前有效、稳定、跨任务复用的事实与偏好 短小事实进入宿主支持的偏好或持久记忆载体；需来源和结构的知识进入 wiki 原始事件日志
Episodic memory 历史事件、决策、交互和运行证据 session history、project logs、run artifacts；只有适合公开且有长期价值的材料才可能进入 wiki raw source 默认注入的长期 memory
Procedural memory 已验证、可重复执行的规程 skills、references、项目 SOP 和 fixtures 单次成功日志、未经验证的经验

映射原则：

  • 历史事件不自动成为当前事实；查询时应区分“曾经发生”与“现在仍有效”。
  • 新事实写入前应检查来源、更新时间及是否替代旧事实；冲突版本不能无标记并存。
  • 程序内存不是自动从成功日志升级而来；只有触发条件、步骤、失败边界和验证方式稳定后，才进入 skill/reference。
  • Zep、Mem0、Memory Bank 等是来源中的实现示例，不是 AI Agent 默认技术选型。

Scope handoff

本页只裁决内容是什么、应由哪类载体长期承担：

因此，内容被检索到、被本轮加载或被定时任务使用，都不会自动改变它的长期归属。

Operational policy

实际工作中默认遵循：

  • 偏好和长期规则，优先压缩成一句写入 memory
  • 可复用流程，优先沉淀为 skills
  • 正式知识，优先沉淀为 wiki
  • 临时进度、一次性排障过程、短期状态，不进入这三者
  • 私有偏好、环境记录和历史不得直接搬进公共 Wiki；先去标识化并判断公开可复用性

Anti-patterns

  • 把 memory 当 changelog
  • 把 skills 写成百科
  • 把 wiki 写成聊天记录仓库
  • 同一内容同时塞进 memory、skills、wiki，导致边界混乱

Practical examples

例 1：用户说“以后默认用中文回复”

  • 归类：memory
  • 原因：这是稳定偏好，不是流程，也不是知识页

例 2：完成了一套“安全修改 AI Agent 配置”的固定流程

  • 归类：skills
  • 原因：这是可重复执行的方法

例 3：总结出“AI Agent 知识库整体架构”

  • 归类：wiki
  • 原因：这是正式知识资产，适合长期查阅和扩展

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