Feature: portable agent memory — export/import verified memory bundles between ADK agents and runtimes
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
@sanketpatil06 がすでに取り組んでいます。
2026年9月21日 から。
評価
調査の方向性
The proposal does not identify an existing ADK file, test, or entry point; begin by locating the memory and session APIs and the examples/ directory. Confirm the maintainers' desired interface and scope before attempting an end-to-end export/import integration, with completion defined by an accepted example and its accompanying validation.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Context first: I maintain cognicore-env, an open-source (MIT) memory layer for AI agents that runs as an MCP server with no vector database or embedding server. Not proposing we vendor anything — this is an interop idea.
The gap I keep hitting with ADK: sessions and memory services are excellent inside one deployment, but agent knowledge does not travel. Two ADK agents on different runtimes, or an ADK agent and an external agent, share nothing — each re-learns everything. For teams running multiple agents, that is duplicated learning, no provenance, and no way to audit what one agent taught another.
Proposal: a memory export/import hook that emits and consumes sealed memory bundles. Our format carries proof with each memory (the command that was run, the result, the exit code, the output hash) plus a chain of custody across every agent that touched it, and trust decays across unverified hops. So an ADK agent that verified something by actually running a tool can hand that knowledge to another agent with evidence attached, and the receiver treats it as observed-until-reverified rather than trusted by default.
Concrete use case: a code-review ADK agent learns a project's conventions (verified by which PRs merged); an ops ADK agent imports those conventions and stops flagging them as errors.
We have the bundle format and transfer machinery implemented and tested across four platforms, and a design that just went through a public review covering ownership conflicts, validity intervals, and release rules. Happy to contribute an examples/ integration showing ADK memory export/import end to end. What would the maintainers want to see for that?
- 主要言語
- Python
- スター
- 21.6k
- フォーク
- 4k
- 平均マージ
- 8時間 5分
- マージ済み PR（30日）
- 6
環境構築
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
google/adk-python のほかの issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
google/adk-python#7298 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
google/adk-python#7292 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 82/100
google/adk-python#7289 · コメント 1 件 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
google/adk-python#7282 · コメント 2 件 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
core needs review
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
google/adk-python#7266 · コメント 2 件 · 担当者 1 名 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
google/adk-python の issue をすべて見る
似ている issue
-
correction metadata
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 68/100
acl-org/acl-anthology#10104 · コメント 1 件 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
bug status/needs-triage
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 86/100
prowler-cloud/prowler#12885 · コメント 1 件 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
Bug in GaussianTailProbabilityCalibrator: running_statistics=False still uses a windowed varianceオープンbug good first issue
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
selimfirat/pysad#107 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
bug ci-failure high priority
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 88/100
vllm-project/vllm-omni#8194 · コメント 1 件 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信