OKF Agent Memory Skill 技能

OKF Agent Memory 是一款基于 Google Open Knowledge Format（OKF）v0.2 的开源持久化记忆系统，专为 AI Coding Agent 设计。它以纯 Markdown 文件（带 YAML frontmatter）存储于项目仓库的 knowledge/ 目录下，实现了上下文记忆的标准化和供应商中立化，填补了非结构化 AGENTS.md 文件与重量级向量数据库之间的空白。

核心能力

OKF Agent Memory 提供完整的技术栈：规范层定义了 OKF v0.2 的标准化格式（Normative Markdown + YAML，含 provenance、trust tiers、lifecycle 元数据）；工具层采用零外部依赖的 Go 语言实现，支持内存 BM25 检索（<300 微秒）、bundle 验证（~4 毫秒）和 MCP Server 协议；Agent 行为层内置搜索优先写入（Search-Before-Write）和渐进式披露（Progressive Disclosure）两大原则，有效防止概念重复和记忆衰减。

安装配置

安装方式一：源码编译。

git clone https://github.com/okf-memory/okf-agent-memory.git
cd okf-agent-memory && make build

安装方式二：Homebrew。

brew tap okf-memory/tap && brew install okf

安装方式三：直接下载对应平台的二进制文件，解压后使用。

使用步骤

第一步，初始化知识库：在目标项目中运行 okf init my-project/knowledge 或 okf bootstrap /path/to/project --name "My Project"，自动生成 OKF v0.2 规范的 knowledge/ 目录结构。

第二步，添加知识条目：使用 okf create 命令创建概念（Decision/API/Concept 等类型），系统自动生成 index.md 和 log.md 的 bookkeeping。

第三步，检索已有记忆：执行 okf search "architecture layers" knowledge，BM25 检索在 <300 微秒内返回结果，显著快于向量数据库方案。

第四步，验证知识库一致性：运行 okf validate knowledge --strict --drift，检查 bundle 连通性和描述漂移。

第五步，集成 MCP Server：将 OKF 作为 stdio MCP Server 接入 Claude Code 或 Cursor，在 claude_desktop_config.json 中配置 server 路径后即可通过自然语言管理记忆。

适用场景

OKF Agent Memory 广泛适用于以下场景：软件工程项目的架构决策记录（ADR）长期维护；AI Agent 团队协作时的上下文共享；科学研究项目的文献综述和假设追踪；复杂系统的运维知识沉淀；以及 Coaching 会话中客户洞察的持久化存储。

适用人群

主要面向以下用户群体：需要管理多轮对话上下文的 AI 编程用户（Claude Code / Cursor / Codex 用户）；希望建立团队知识标准的工程管理者；需要在 Agent 项目中实现持久化记忆的开发者；以及关注数据主权和供应商锁定问题的技术决策者。

工作原理

系统核心是 OKF v0.2 规范：每个知识条目（Concept）由 Markdown 正文和 YAML frontmatter 组成，frontmatter 包含 id、type、status、stale_after、sources、generated_by 等元数据字段。Agent 通过 okf search 查询时，系统在内存中对 index.md 内容执行 BM25 检索而非向量嵌入，完全离线且零 API 成本。okf validate 通过双向图验证（bidirectional graph validation）确保所有概念引用有效，防止孤儿节点和循环依赖。

官方链接

GitHub 仓库：https://github.com/okf-memory/okf-agent-memory 规范文档：https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.md