TencentDB Agent Memory开源社区指南如何提问、报告问题与贡献代码【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory是一款团队级AI Agent记忆中枢能将对话、文档和代码转化为四种可重用的记忆资产Chat Memory、Skill、LLM-Wiki、Code-Graph实现跨Agent和框架的治理、共享与配置。本指南将帮助你快速掌握在开源社区中提问、报告问题及贡献代码的完整流程让你轻松参与到项目建设中。一、如何有效提问在开源社区中一个清晰、具体的问题能大大提高获得帮助的效率。以下是提问的黄金法则1.1 提问前的准备工作 在提问前请先完成以下步骤仔细阅读项目文档特别是README.md和SKILL.md搜索现有Issues确认你的问题是否已被讨论或解决检查项目CHANGELOG.md了解是否有相关更新1.2 提问的正确姿势 ✅提问时请包含以下关键信息环境信息Node.js版本、OpenClaw版本等问题描述清晰说明你遇到的问题现象复现步骤详细列出如何一步步复现问题预期结果与实际结果说明你期望的结果和实际发生的情况错误日志如有错误信息请完整提供二、如何报告问题发现Bug或问题时请按照以下规范提交Issue帮助开发团队快速定位和解决问题。2.1 问题报告模板 项目提供了标准的Issue模板包含以下核心部分问题标题简洁明了地描述问题环境信息系统版本、依赖版本等复现步骤详细的操作流程实际行为问题发生时的具体表现预期行为正常情况下应该发生的行为截图/日志相关的错误截图或日志信息2.2 问题分类标签 ️提交Issue时请选择合适的标签bug功能错误或异常enhancement功能增强建议documentation文档相关问题question需要澄清的疑问performance性能相关问题三、贡献代码的完整流程贡献代码是参与开源项目最直接的方式以下是从环境搭建到PR提交的完整指南。3.1 开发环境搭建 首先准备好必要的开发环境# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory cd TencentDB-Agent-Memory # 安装依赖 npm install # 将当前目录作为本地插件注册到OpenClaw openclaw plugins install --link .前置条件Node.js 22.16.0npm 或 pnpmOpenClaw 2026.3.133.2 项目结构解析 了解项目结构有助于你更快找到需要修改的文件├── index.ts # 插件入口 ├── openclaw.plugin.json # OpenClaw插件清单 ├── src/ │ ├── config.ts # 配置管理 │ ├── conversation/ # L0对话层 — 原始对话捕获 │ ├── record/ # L1记录层 — 结构化信息提取 │ ├── scene/ # L2场景层 — 场景归纳与聚合 │ ├── persona/ # L3画像层 — 用户画像构建 │ ├── store/ # 存储层 — SQLite/向量数据库 │ └── ... ├── hermes-plugin/ # Hermes智能体插件适配 └── scripts/ # 辅助脚本TencentDB Agent Memory采用分层架构设计将记忆资产分为四个层次从下到上分别是L0 Raw Log全面保留原始对话和事件流确保信息不丢失L1 Atomic Memory自动提取事实、偏好、约束和状态L2 Scene Block按项目、主题或工作流场景聚类L3 Persona稳定的用户偏好与服务方式画像3.3 代码贡献步骤 第一步创建分支从main分支创建你的特性分支git checkout main git pull git checkout -b feature/your-feature-name第二步开发与测试遵循项目代码风格规范添加必要的测试用例确保所有测试通过项目代码风格要求TypeScript代码遵循现有风格使用有意义的变量和函数名关键逻辑处添加注释说明为什么而非做了什么导入顺序Node.js内置模块 → 第三方依赖 → 项目内部模块第三步提交代码提交代码时请遵循以下规范类型(范围): 简要描述 详细说明可选 Closes #123 Signed-off-by: Your Name your-emailexample.com提交类型fixBug修复feat新功能docs文档更新perf性能优化refactor代码重构范围示例store、hooks、persona、scene、record提交时需要添加Signed-off-bygit commit -s -m feat(store): add batch insert support第四步创建Pull Request将你的分支推送到远程仓库并创建Pull RequestPR标题应清晰描述变更内容详细说明修改动机和实现方式关联相关Issue如有确保CI检查通过四、社区贡献者行为准则为了维护健康的社区环境所有贡献者请遵守以下准则4.1 沟通规范 ️使用友好、尊重的语言专注于问题本身而非个人耐心倾听不同意见4.2 代码贡献准则 确保所有代码符合项目许可证MIT License不提交与项目无关的代码或文件遵循项目的安全最佳实践4.3 安全问题报告 如发现安全漏洞请通过邮箱agentmemorytencent.com报告而非公开Issue。五、常见问题解答Q: 如何快速熟悉项目代码A: 建议从src/core/目录开始该目录包含了项目的核心功能模块。你也可以参考SKILL-DIAGNOSTIC-EXPORT.md了解项目的诊断和导出功能。Q: 贡献文档有哪些注意事项A: 项目同时提供英文和中文文档如CONTRIBUTING.md和CONTRIBUTING_CN.md。更新文档时请确保两种语言版本保持同步。Q: 如何参与项目讨论A: 你可以通过Issue、PR评论或项目讨论区参与讨论。对于重要功能或架构变更建议先创建Issue进行讨论再开始实现。总结TencentDB Agent Memory开源社区欢迎所有类型的贡献无论是问题报告、文档改进还是代码提交。通过遵循本指南你可以更高效地参与到项目中为AI Agent记忆中枢的发展贡献力量。我们期待你的加入一起打造更强大的团队级记忆解决方案【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
TencentDB Agent Memory开源社区指南如何提问、报告问题与贡献代码【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory是一款团队级AI Agent记忆中枢能将对话、文档和代码转化为四种可重用的记忆资产Chat Memory、Skill、LLM-Wiki、Code-Graph实现跨Agent和框架的治理、共享与配置。本指南将帮助你快速掌握在开源社区中提问、报告问题及贡献代码的完整流程让你轻松参与到项目建设中。一、如何有效提问在开源社区中一个清晰、具体的问题能大大提高获得帮助的效率。以下是提问的黄金法则1.1 提问前的准备工作 在提问前请先完成以下步骤仔细阅读项目文档特别是README.md和SKILL.md搜索现有Issues确认你的问题是否已被讨论或解决检查项目CHANGELOG.md了解是否有相关更新1.2 提问的正确姿势 ✅提问时请包含以下关键信息环境信息Node.js版本、OpenClaw版本等问题描述清晰说明你遇到的问题现象复现步骤详细列出如何一步步复现问题预期结果与实际结果说明你期望的结果和实际发生的情况错误日志如有错误信息请完整提供二、如何报告问题发现Bug或问题时请按照以下规范提交Issue帮助开发团队快速定位和解决问题。2.1 问题报告模板 项目提供了标准的Issue模板包含以下核心部分问题标题简洁明了地描述问题环境信息系统版本、依赖版本等复现步骤详细的操作流程实际行为问题发生时的具体表现预期行为正常情况下应该发生的行为截图/日志相关的错误截图或日志信息2.2 问题分类标签 ️提交Issue时请选择合适的标签bug功能错误或异常enhancement功能增强建议documentation文档相关问题question需要澄清的疑问performance性能相关问题三、贡献代码的完整流程贡献代码是参与开源项目最直接的方式以下是从环境搭建到PR提交的完整指南。3.1 开发环境搭建 首先准备好必要的开发环境# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory cd TencentDB-Agent-Memory # 安装依赖 npm install # 将当前目录作为本地插件注册到OpenClaw openclaw plugins install --link .前置条件Node.js 22.16.0npm 或 pnpmOpenClaw 2026.3.133.2 项目结构解析 了解项目结构有助于你更快找到需要修改的文件├── index.ts # 插件入口 ├── openclaw.plugin.json # OpenClaw插件清单 ├── src/ │ ├── config.ts # 配置管理 │ ├── conversation/ # L0对话层 — 原始对话捕获 │ ├── record/ # L1记录层 — 结构化信息提取 │ ├── scene/ # L2场景层 — 场景归纳与聚合 │ ├── persona/ # L3画像层 — 用户画像构建 │ ├── store/ # 存储层 — SQLite/向量数据库 │ └── ... ├── hermes-plugin/ # Hermes智能体插件适配 └── scripts/ # 辅助脚本TencentDB Agent Memory采用分层架构设计将记忆资产分为四个层次从下到上分别是L0 Raw Log全面保留原始对话和事件流确保信息不丢失L1 Atomic Memory自动提取事实、偏好、约束和状态L2 Scene Block按项目、主题或工作流场景聚类L3 Persona稳定的用户偏好与服务方式画像3.3 代码贡献步骤 第一步创建分支从main分支创建你的特性分支git checkout main git pull git checkout -b feature/your-feature-name第二步开发与测试遵循项目代码风格规范添加必要的测试用例确保所有测试通过项目代码风格要求TypeScript代码遵循现有风格使用有意义的变量和函数名关键逻辑处添加注释说明为什么而非做了什么导入顺序Node.js内置模块 → 第三方依赖 → 项目内部模块第三步提交代码提交代码时请遵循以下规范类型(范围): 简要描述 详细说明可选 Closes #123 Signed-off-by: Your Name your-emailexample.com提交类型fixBug修复feat新功能docs文档更新perf性能优化refactor代码重构范围示例store、hooks、persona、scene、record提交时需要添加Signed-off-bygit commit -s -m feat(store): add batch insert support第四步创建Pull Request将你的分支推送到远程仓库并创建Pull RequestPR标题应清晰描述变更内容详细说明修改动机和实现方式关联相关Issue如有确保CI检查通过四、社区贡献者行为准则为了维护健康的社区环境所有贡献者请遵守以下准则4.1 沟通规范 ️使用友好、尊重的语言专注于问题本身而非个人耐心倾听不同意见4.2 代码贡献准则 确保所有代码符合项目许可证MIT License不提交与项目无关的代码或文件遵循项目的安全最佳实践4.3 安全问题报告 如发现安全漏洞请通过邮箱agentmemorytencent.com报告而非公开Issue。五、常见问题解答Q: 如何快速熟悉项目代码A: 建议从src/core/目录开始该目录包含了项目的核心功能模块。你也可以参考SKILL-DIAGNOSTIC-EXPORT.md了解项目的诊断和导出功能。Q: 贡献文档有哪些注意事项A: 项目同时提供英文和中文文档如CONTRIBUTING.md和CONTRIBUTING_CN.md。更新文档时请确保两种语言版本保持同步。Q: 如何参与项目讨论A: 你可以通过Issue、PR评论或项目讨论区参与讨论。对于重要功能或架构变更建议先创建Issue进行讨论再开始实现。总结TencentDB Agent Memory开源社区欢迎所有类型的贡献无论是问题报告、文档改进还是代码提交。通过遵循本指南你可以更高效地参与到项目中为AI Agent记忆中枢的发展贡献力量。我们期待你的加入一起打造更强大的团队级记忆解决方案【免费下载链接】TencentDB-Agent-MemoryTencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/TencentDB-Agent-Memory创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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