Главная · Тег
Agentdb
Agentdb в экосистеме Claude Code: 13 инструментов. Популярные: 15 инструментов AgentDB графа знаний, обучение с подкреплением AgentDB, оптимизация производительности AgentDB. У каждого — описание на русском, команда установки и ссылка на исходники.
agentdb-query — 15 инструментов AgentDB графа знаний
ruvnet/ruflo
Контролируемый интерфейс к памяти AgentDB и графу знаний: 15 MCP инструментов.
AgentDB Learning Plugins — обучение с подкреплением AgentDB
ruvnet/ruflo
9 плагинов reinforcement learning для AgentDB: Q-learning, policy gradient, multi-armed bandit и адаптивные алгоритмы обучения.
AgentDB Performance Optimization — оптимизация производительности AgentDB
ruvnet/ruflo
Настройка производительности AgentDB vector баз: индексирование, кэширование, батч-запросы и профилирование для high-load сценариев.
AgentDB Memory Patterns — память агентов между сессиями
ruvnet/ruflo
Паттерны персистентной памяти AI агентов на AgentDB с заявленной производительностью 150x-12500x: conversation history, знания, контекст.
AgentDB Advanced Features — продвинутые функции AgentDB
ruvnet/ruflo
Серьёзные возможности AgentDB: QUIC-based синхронизация, distributed coordination, персистентное состояние и высокопроизводительные паттерны.
AgentDB Vector Search — семантический поиск AgentDB
ruvnet/ruflo
Семантический поиск через AgentDB: 150x-12500x быстрее стандартных решений, embeddings, similarity search и интеграция с Claude.
ReasoningBank with AgentDB — ReasoningBank + AgentDB
ruvnet/ruflo
Комбинация адаптивного обучения ReasoningBank с персистентным хранилищем AgentDB: агенты учатся и помнят между сессиями.
AgentDB Performance Optimization — максимум от AgentDB vector баз
spencermarx/open-code-review
Выжимает максимум из AgentDB: квантование, HNSW параметры, батч-операции и мониторинг для production AgentDB развёртываний.
ReasoningBank with AgentDB — агенты учатся и помнят
spencermarx/open-code-review
Паттерн ReasoningBank для агентов обучающихся из опыта с AgentDB хранилищем: долгосрочная память и адаптация.
AgentDB Learning Plugins — RL плагины для AgentDB агентов
spencermarx/open-code-review
Полный набор reinforcement learning плагинов для AgentDB: 9 алгоритмов от Q-learning до policy gradient для обучающихся агентов.
AgentDB Vector Search — AgentDB векторный поиск
spencermarx/open-code-review
Векторный поиск AgentDB с заявленной скоростью 150x-12500x: реализация semantic search, индексирование и retrieval паттерны.
AgentDB Memory Patterns — AgentDB 150x быстрее для памяти
spencermarx/open-code-review
Персистентная память AI агентов через AgentDB: быстрее стандартных решений в 150x, паттерны хранения и извлечения контекста.
AgentDB Advanced Features — продвинутый AgentDB для агентов
spencermarx/open-code-review
AgentDB для случаев когда vector search недостаточно: сложные запросы, репликация и интеграционные паттерны для production агентов.