Supermemory sync के साथ दीर्घकालिक मेमोरी

Supermemory cloud sync का उपयोग करके Arka sessions में तथ्यों को बनाए रखें, स्वचालित local cache fallback के साथ, और प्राकृतिक-भाषा remember/recall कमांड।

Arka sessions में तथ्यों को याद रखता है। Supermemory API key के साथ, memories cloud में sync होती हैं; अन्यथा Arka स्वचालित रूप से local cache पर fallback करता है।

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कमांड

कमांड	उदाहरण
arka memory remember	arka memory remember I prefer Hindi TTS
arka memory recall	arka memory recall what TTS do I prefer
arka supermemory status	Backend mode दिखाएँ (api / local)
arka supermemory remember	स्पष्ट cloud remember
arka supermemory recall	स्पष्ट cloud recall
arka "semantic memory reindex"	Local cache पर semantic index पुनर्निर्माण

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प्राकृतिक भाषा

arka "remember that my dog is named Max"
arka "what do you remember about Max"
arka "I prefer Hindi TTS"    # MEMORY_AUTODETECT=1 के साथ auto-detected

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Configuration

SUPERMEMORY_API_KEY=...
MEMORY=auto                  # auto | supermemory | local
MEMORY_AUTODETECT=1          # chat/voice से symbolic autodetect

Recalled context स्वचालित रूप से arka ask, research, और agent loops में inject होता है।

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Context परतें

Arka कई पूरक context stores का उपयोग करता है। अपने use case से मेल खाती परत चुनें:

परत	कमांड / store	कब उपयोग करें
तथ्य (दीर्घकालिक)	arka memory remember, Supermemory	प्राथमिकताएँ, हफ़्तों तक स्थिर ज्ञान
Session notes	arka session-memory	Markdown notes, daily journaling (MEMORY.md)
Channel turns	arka session	प्रति chat/thread निरंतरता (webhook, CLI, Telegram bridge)
Chat session	arka ask में स्वचालित	वर्तमान बातचीत विंडो, in-process

• तथ्य — goal text द्वारा खोजे जाते हैं; memory_context_for() में सर्वोच्च प्राथमिकता
• Session notes — ~/.config/arka/agent-memory/ के तहत markdown फ़ाइलें
• Channel turns — प्रति channel:chat_id JSON; जब IDs मेल खाते हैं तो webhook और CLI के बीच साझा
• Chat session — वर्तमान arka ask रन के लिए क्षणिक in-memory history

Setup के लिए Channel sessions और Session memory देखें।

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Unified memory

जब UNIFIED_MEMORY=1 (default) होता है, तो Arka एक ही facade के माध्यम से recall को route करता है जो तथ्यों, session notes, और channel turns को एकत्रित करता है — arka ask में channel context की duplication के बिना।

कमांड	उदाहरण
arka memory remember	arka memory remember I prefer dark mode
arka memory recall	arka memory recall "what theme do I prefer"
arka memory status	सभी परतों पर counts दिखाएँ
arka memory scratchpad list	Scoped workflow entries सूचीबद्ध करें
arka memory promote <id>	Scratchpad entry को global facts में उन्नत करें

UNIFIED_MEMORY=1    # default on; केवल legacy per-layer recall के लिए 0 सेट करें

--layer auto (default) के साथ layer routing:

• Facts — प्राथमिकताएँ, स्थिर ज्ञान → Supermemory / memory.json
• Notes — journaling, meetings → session_memory markdown
• Channel — बातचीत turns → message_session JSON

मौजूदा कमांड (arka session-memory, arka session) unified memory के साथ भी काम करते रहते हैं।

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Scoped memory और provenance (v3)

Shared memory तभी उपयोगी होती है जब trust boundaries स्पष्ट हों। Scoped memory trust tiers, write-time provenance, और global facts से अलग एक workflow scratchpad जोड़ती है।

Trust tier	Scope	सामान्य उपयोग
global	User-curated facts	प्राथमिकताएँ, promoted workflow outputs
team	समान team नाम	Cross-workflow team context (ClawBox edge)
workflow	Team + workflow	एक workflow के भीतर step handoff
run	एकल run ID	क्षणिक turn context

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कमांड

कमांड	उदाहरण
arka memory scope status	Trust cap, scratchpad count
arka memory scratchpad list	Scoped entries सूचीबद्ध करें
arka memory scratchpad list --team research	Team के अनुसार filter
arka memory promote <id>	Scratchpad entry को global facts में उन्नत करें

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Configuration

ARKA_MEMORY_TRUST_MAX=run    # recall/export को cap करें: global | team | workflow | run (default run = all tiers)
ARKA_HUB_MEMORY_SCOPE=team:clawbox   # Agent Hub export को एक team तक सीमित करें
MEMORY_SCRATCHPAD_TTL_HOURS=72  # workflow scratchpad entries expire करें

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Agent teams integration

defaults.memory: scoped वाली teams policy-filtered recall का उपयोग करती हैं और step outputs को scratchpad में लिखती हैं (global facts में नहीं) जब तक आप promote न करें:

defaults:
  memory: scoped
  memory_scope:
    read: [global, team, workflow]
    write: workflow
    ttl_hours: 72
    promote: manual

Workflow run के बाद promote करें:

arka workflow run review-and-ship --task "..." --promote-final

Edge deployment (Jetson / ClawBox) के लिए Agent Teams और Agent Hub देखें।

अन्य IDEs से Arka में memory pull करने के लिए (Cursor rules, Codex notes, hub exports), Agent Hub — Memory import या arka_agent_hub MCP tool का memory_sources / import_memory के साथ उपयोग करें।