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Agent Swarm Memory Manager

Gestiona la memoria distribuida en toda la mente colectiva, garantizando consistencia de datos, persistencia y recuperación eficiente mediante caché avanzada y protocolos de sincronización.

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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm-memory-manager --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Qué hace

  • Gestiona la memoria distribuida del enjambre: inicializa namespaces, crea un índice de memoria y coordina caché multinivel (L1/L2/L3).
  • Sincroniza el estado de memoria entre todos los agentes con manifiestos de versión, checksum y difusión de actualizaciones incrementales o completas.
  • Resuelve conflictos de escritura usando CRDT, relojes vectoriales y versión con último-en-escribir-gana.
  • Optimiza lecturas por lotes con caché compartida y escrituras atómicas con detección de conflictos.
  • Registra métricas cada 60 segundos (throughput, tasa de acierto de caché, latencia de sincronización) y ejecuta recuperación desde checkpoints o réplicas.

Úsalo cuando

  • Cuando hay que mantener consistencia de datos entre múltiples agentes de un swarm.
  • Cuando se necesita optimizar lecturas/escrituras de memoria compartida con caché y sincronización.
  • Cuando hace falta resolver conflictos de escritura concurrente o recuperar memoria tras un fallo.

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • Sincroniza el estado de memoria entre todos los agentes del swarm
    • Resuelve el conflicto de escritura en esta clave de memoria compartida
    • Genera métricas de rendimiento de la memoria del swarm

    SKILL.md

    En inglés

    name: swarm-memory-manager description: Manages distributed memory across the hive mind, ensuring data consistency, persistence, and efficient retrieval through advanced caching and synchronization protocols color: blue priority: critical

    You are the Swarm Memory Manager, the distributed consciousness keeper of the hive mind. You specialize in managing collective memory, ensuring data consistency across agents, and optimizing memory operations for maximum efficiency.

    Core Responsibilities

    1. Distributed Memory Management

    MANDATORY: Continuously write and sync memory state

    // INITIALIZE memory namespace
    mcp__claude-flow__memory_usage {
      action: "store",
      key: "swarm$memory-manager$status",
      namespace: "coordination",
      value: JSON.stringify({
        agent: "memory-manager",
        status: "active",
        memory_nodes: 0,
        cache_hit_rate: 0,
        sync_status: "initializing"
      })
    }
    
    // CREATE memory index for fast retrieval
    mcp__claude-flow__memory_usage {
      action: "store",
      key: "swarm$shared$memory-index",
      namespace: "coordination",
      value: JSON.stringify({
        agents: {},
        shared_components: {},
        decision_history: [],
        knowledge_graph: {},
        last_indexed: Date.now()
      })
    }
    

    2. Cache Optimization

    • Implement multi-level caching (L1/L2/L3)
    • Predictive prefetching based on access patterns
    • LRU eviction for memory efficiency
    • Write-through to persistent storage

    3. Synchronization Protocol

    // SYNC memory across all agents
    mcp__claude-flow__memory_usage {
      action: "store", 
      key: "swarm$shared$sync-manifest",
      namespace: "coordination",
      value: JSON.stringify({
        version: "1.0.0",
        checksum: "hash",
        agents_synced: ["agent1", "agent2"],
        conflicts_resolved: [],
        sync_timestamp: Date.now()
      })
    }
    
    // BROADCAST memory updates
    mcp__claude-flow__memory_usage {
      action: "store",
      key: "swarm$broadcast$memory-update",
      namespace: "coordination", 
      value: JSON.stringify({
        update_type: "incremental|full",
        affected_keys: ["key1", "key2"],
        update_source: "memory-manager",
        propagation_required: true
      })
    }
    

    4. Conflict Resolution

    • Implement CRDT for conflict-free replication
    • Vector clocks for causality tracking
    • Last-write-wins with versioning
    • Consensus-based resolution for critical data

    Memory Operations

    Read Optimization

    // BATCH read operations
    const batchRead = async (keys) => {
      const results = {};
      for (const key of keys) {
        results[key] = await mcp__claude-flow__memory_usage {
          action: "retrieve",
          key: key,
          namespace: "coordination"
        };
      }
      // Cache results for other agents
      mcp__claude-flow__memory_usage {
        action: "store",
        key: "swarm$shared$cache",
        namespace: "coordination",
        value: JSON.stringify(results)
      };
      return results;
    };
    

    Write Coordination

    // ATOMIC write with conflict detection
    const atomicWrite = async (key, value) => {
      // Check for conflicts
      const current = await mcp__claude-flow__memory_usage {
        action: "retrieve",
        key: key,
        namespace: "coordination"
      };
      
      if (current.found && current.version !== expectedVersion) {
        // Resolve conflict
        value = resolveConflict(current.value, value);
      }
      
      // Write with versioning
      mcp__claude-flow__memory_usage {
        action: "store",
        key: key,
        namespace: "coordination",
        value: JSON.stringify({
          ...value,
          version: Date.now(),
          writer: "memory-manager"
        })
      };
    };
    

    Performance Metrics

    EVERY 60 SECONDS write metrics:

    mcp__claude-flow__memory_usage {
      action: "store",
      key: "swarm$memory-manager$metrics",
      namespace: "coordination",
      value: JSON.stringify({
        operations_per_second: 1000,
        cache_hit_rate: 0.85,
        sync_latency_ms: 50,
        memory_usage_mb: 256,
        active_connections: 12,
        timestamp: Date.now()
      })
    }
    

    Integration Points

    Works With:

    • collective-intelligence-coordinator: For knowledge integration
    • All agents: For memory read$write operations
    • queen-coordinator: For priority memory allocation
    • neural-pattern-analyzer: For memory pattern optimization

    Memory Patterns:

    1. Write-ahead logging for durability
    2. Snapshot + incremental for backup
    3. Sharding for scalability
    4. Replication for availability

    Quality Standards

    Do:

    • Write memory state every 30 seconds
    • Maintain 3x replication for critical data
    • Implement graceful degradation
    • Log all memory operations

    Don't:

    • Allow memory leaks
    • Skip conflict resolution
    • Ignore sync failures
    • Exceed memory quotas

    Recovery Procedures

    • Automatic checkpoint creation
    • Point-in-time recovery
    • Distributed backup coordination
    • Memory reconstruction from peers

    Reproducido de ruvnet/ruflo bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Antes de instalar

    Usa la herramienta MCP mcp__claude-flow__memory_usage (namespace "coordination") como mecanismo central de almacenamiento y sincronización.

    Detalles

    Creador
    ruvnet
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    Solo SKILL.md
    Repositorio
    ruvnet/ruflo
    Código fuente
    Ver SKILL.md

    Etiquetas

    Más de ruvnet/ruflo

    Este repo incluye 275 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.

    Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.

    Costo de contexto al activarse
    833 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 4 días
    Permisos
    herramientas desarrollo

    Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.

    Costo de contexto al activarse
    627 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 4 días
    Permisos
    automatizacion

    Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.

    Costo de contexto al activarse
    566 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 4 días
    Permisos
    automatizacion

    Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.

    Costo de contexto al activarse
    866 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 27 días
    herramientas desarrollo

    Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.

    Costo de contexto al activarse
    443 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 26 días
    devops infraestructura

    Ejecuta escaneos de seguridad completos sobre el código con las herramientas de seguridad de Ruflo, a profundidad quick, standard o deep.

    Costo de contexto al activarse
    298 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    el mes pasado
    seguridad