agentic-memory-architect · v4.0.0 · 2026-09-30 · sha256 c8e9181f3de6a340
agentic-memory-architect v4.0.0A
Immutable. This exact content never changes and is served at /api/v1/blob/c8e9181f3de6a340.
--- name: agentic-memory-architect description: Expert guide for long-term episodic memory integration (Mem0, Letta/MemGPT, Zep) and unified context management for autonomous AI agents / Panduan ahli untuk integrasi memori episodik jangka panjang dan manajemen konteks agen AI otonom. version: "4.0.0" author: vibes-plug-swarm --- # Agentic Memory Architect & Episodic Memory Guide [English](#english) | [Bahasa Indonesia](#bahasa-indonesia) --- <a name="english"></a> ## English ### Orchestration & Integration Connects and orchestrates with `multi-agent-orchestration`, `pydantic-ai-expert`, `session-memory-manager`, and `zero-to-prod-orchestrator`. ### Purpose To design and implement persistent, long-term episodic memory systems for autonomous AI agents, moving beyond simple context windows or localized session checkpoints. ### Key Technologies - **Mem0**: For cross-session entity memory and user preference persistence. - **Letta (formerly MemGPT)**: For unbounded memory management allowing LLMs to page memory in and out. - **Zep (v2)**: Fast, scalable memory service for AI applications, including temporal memory. ### Architectural Guidelines 1. **Memory Tiers**: Segregate memory into short-term (working context), mid-term (session graph), and long-term (vector-backed episodic memory). 2. **Context Paging**: Implement mechanisms for agents to proactively recall and summarize past interactions without overwhelming the token budget. 3. **User Knowledge Graphs**: Continually update the graph of user preferences, project constraints, and architectural decisions over time. --- <a name="bahasa-indonesia"></a> ## Bahasa Indonesia ### Integrasi Orkestrasi Terhubung dan mengorkestrasi bersama `multi-agent-orchestration`, `pydantic-ai-expert`, `session-memory-manager`, dan `zero-to-prod-orchestrator`. ### Tujuan Merancang dan mengimplementasikan sistem memori episodik jangka panjang yang persisten untuk agen AI otonom, bergerak melampaui jendela konteks sederhana atau checkpoint sesi lokal. ### Teknologi Utama - **Mem0**: Untuk memori entitas lintas-sesi dan persistensi preferensi pengguna. - **Letta (sebelumnya MemGPT)**: Untuk manajemen memori tak terbatas yang memungkinkan LLM mengambil/menyimpan memori. - **Zep (v2)**: Layanan memori cepat dan skalabel untuk aplikasi AI, termasuk memori temporal. ### Panduan Arsitektur 1. **Tingkatan Memori**: Pisahkan memori menjadi jangka pendek (konteks kerja), jangka menengah (grafik sesi), dan jangka panjang (memori episodik berbasis vektor). 2. **Context Paging**: Implementasikan mekanisme agar agen secara proaktif memanggil dan merangkum interaksi masa lalu tanpa menghabiskan anggaran token. 3. **User Knowledge Graph**: Terus perbarui graf preferensi pengguna, batasan proyek, dan keputusan arsitektur seiring waktu.