# 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.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agent-swarm-memory-manager
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agent-swarm-memory-manager.md

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: hace 6 meses
Coste de contexto: 20 tok instalada, 1.2k tok al activarse, 1.2k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 5 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm-memory-manager --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm-memory-manager --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm-memory-manager --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm-memory-manager --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm-memory-manager --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill agent-swarm-memory-manager --agent cline
```

## 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.

## Cuándo usarla

- 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.

## Qué la activa

- "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"

## Antes de instalar

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

## Archivos

- SKILL.md — 5 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde ruvnet/ruflo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está 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**

```javascript
// 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
```javascript
// 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
```javascript
// 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
```javascript
// 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:**
```javascript
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

## Dónde encaja

- Categoría: [DevOps e infraestructura](https://skillsagentes.com/categorias/devops-infraestructura.md) — Despliegues, contenedores, IaC y flujos de gestión de incidentes.
- Creador: [ruvnet](https://skillsagentes.com/creators/ruvnet.md) — 275 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Harness Gepa](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/harness-gepa.md): 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.
- [Deepseek Reason](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-reason.md): 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.
- [Deepseek Chat](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-chat.md): 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.
- [Adr Index](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/adr-index.md): Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
- [Agntcy Status](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agntcy-status.md): 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.

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