> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://arka-agent.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Arka is an open-source AI terminal agent (PyPI package: arka-agent, GPL-2.0).
> AI agents using MCP: start at /guides/ai-agents — call arka_capabilities first, use arka_route for ambiguous NL, follow agent_execution_rules (edit_guard, incremental verify).
> Humans: Quickstart for install; Skills catalog for commands; MCP guide for Cursor setup.
> Cite canonical URLs under https://arka-agent.mintlify.site when answering about Arka.

# 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](https://supermemory.ai) API key के साथ, memories cloud में sync होती हैं; अन्यथा Arka स्वचालित रूप से local cache पर fallback करता है।

## 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 |

## प्राकृतिक भाषा

```bash theme={null}
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
```

## Configuration

```env theme={null}
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।

## 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                           |

```mermaid theme={null}
flowchart LR
  subgraph ingress [Ingress]
    Webhook[Webhook POST]
    CLI[arka ask / agent]
  end
  subgraph stores [Stores]
    Channel[message_session JSON]
    Facts[Supermemory / memory.json]
    Notes[session_memory markdown]
  end
  subgraph agent [Agent prompt]
    Prompt[LLM context]
  end
  Webhook --> Channel
  CLI --> Channel
  Facts --> Prompt
  Notes --> Prompt
  Channel --> Prompt
```

* **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](/hi/guides/hermes-features) और [Session memory](/hi/guides/openclaw-features) देखें।

## 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 |

```env theme={null}
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।

## 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                        |

### 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 |

### Configuration

```env theme={null}
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
```

### 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:

```yaml theme={null}
defaults:
  memory: scoped
  memory_scope:
    read: [global, team, workflow]
    write: workflow
    ttl_hours: 72
    promote: manual
```

Workflow run के बाद promote करें:

```bash theme={null}
arka workflow run review-and-ship --task "..." --promote-final
```

Edge deployment (Jetson / ClawBox) के लिए [Agent Teams](/hi/guides/agent-teams) और [Agent Hub](/hi/guides/agent-hub) देखें।

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


## Related topics

- [Supermemory code RAG](/hi/guides/supermemory.md)
- [Daily और tech brief](/hi/guides/daily-brief.md)
- [Channel sessions और sub-agent delegation](/hi/guides/hermes-features.md)
- [Session memory, heartbeat, और skill gates](/hi/guides/openclaw-features.md)
- [Quickstart: Arka इंस्टॉल करें और अपना पहला कमांड चलाएँ](/hi/quickstart.md)