skill-depot: Um Sistema de Memória e Habilidades Local-First para Agentes de IA Compatíveis com MCP
O que o skill-depot faz
O skill-depot resolve o problema de habilidades e conhecimentos de agentes de IA se acumularem em diretórios dispersos. Em vez de carregar tudo no contexto (desperdiçando tokens) ou não carregar nada (esquecendo o material aprendido), ele fornece um sistema de recuperação que armazena o conhecimento do agente em arquivos Markdown e usa embeddings vetoriais para buscar semanticamente e carregar seletivamente apenas o que é relevante.
Como funciona
Os agentes interagem com o skill-depot através de três níveis de detalhe:
skill_search("consulta")retorna resultados de busca com nome, pontuação e trechoskill_preview("nome-da-habilidade")retorna uma visão geral estruturada com títulos e primeira frase por seçãoskill_read("nome-da-habilidade")retorna o conteúdo completo em Markdown
A ferramenta skill_learn permite que os agentes criem ou adicionem conhecimento dinamicamente, retornando ações como "criado" ou "adicionado" com tags mescladas.
Implementação técnica
- Embeddings: Usa o modelo de transformador local all-MiniLM-L6-v2 via ONNX (vetores de 384 dimensões, download único de ~80MB)
- Armazenamento: SQLite + sqlite-vec para busca vetorial
- Fallback: Busca por frequência de termos BM25 quando o modelo não está disponível
- Protocolo: MCP com 9 ferramentas (buscar, visualizar, ler, aprender, salvar, atualizar, excluir, reindexar, listar)
- Formato: Markdown padrão + frontmatter YAML (mesmo formato usado pelo Claude Code e Codex)
Configuração e caso de uso
A configuração é simples: npx skill-depot init. A ferramenta foi projetada para uso local-first, sem configuração, nativo MCP, sem chaves de API para gerenciar, sem servidor para executar e sem bloqueio de framework. A compensação é um escopo mais estreito—não faz gerenciamento de sessão ou extração automática de memória (ainda).
Comparação com outras ferramentas
- mem0: Bom para camada de memória gerenciada com API polida, mas tem dependência de nuvem
- OpenViking: Banco de dados de contexto completo com gerenciamento de sessão, memória de múltiplos tipos e extração automática de conversas
- Módulos de memória LangChain/LlamaIndex: Sólidos se já estiver nesses ecossistemas
Considerações futuras
O desenvolvedor está considerando adicionar:
- Tipos de memória (distinguindo entre habilidades, memórias e recursos)
- Deduplicação para detectar entradas quase duplicadas
- TTL/expiração para limpeza automática de conhecimento temporário
- Pontuação de confiança onde memórias reforçadas em múltiplas sessões têm classificação mais alta
📖 Read the full source: r/openclaw
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