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synced 2026-05-03 09:24:20 +08:00
docs: update memory system docs
This commit is contained in:
@@ -5,23 +5,25 @@ description: CowAgent 的长期记忆系统
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记忆系统让 Agent 能够长期记住重要信息,在对话中不断积累经验、理解用户偏好,真正实现自主思考和持续成长。
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## 工作原理
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Agent 会在以下场景主动存储记忆:
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- **用户分享重要信息时** — 自动识别偏好、决策、事实等关键信息并存储
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- **对话达到一定长度时** — 自动提取摘要,避免信息丢失
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- **需要检索时** — 智能搜索历史记忆,结合上下文进行回答
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## 记忆类型
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### 核心记忆
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### 核心记忆(MEMORY.md)
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存储在 `~/cow/memory/core.md` 中,包含用户的长期偏好、重要决策、关键事实等不会随时间淡化的信息。
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存储在 `~/cow/MEMORY.md` 中,包含用户的长期偏好、重要决策、关键事实等不会随时间淡化的信息。每次对话时自动注入系统提示词,作为 Agent 的背景知识。
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### 天级记忆
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### 天级记忆(memory/YYYY-MM-DD.md)
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存储在 `~/cow/memory/daily/` 目录下,按日期组织,记录每天的对话摘要和关键事件。
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存储在 `~/cow/memory/` 目录下,按日期命名(如 `2026-03-08.md`),记录每天的对话摘要和关键事件。仅在首次写入时创建,避免生成空文件。
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## 记忆写入
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Agent 通过以下机制自动将对话内容持久化为天级记忆:
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- **上下文裁剪时** — 当对话轮次或 token 超出配置上限时,批量裁剪最早一半的上下文,并使用 LLM 将被裁剪的内容总结为关键信息写入当天记忆文件
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- **每日定时总结** — 每天 23:55 自动触发一次全量总结,防止低活跃日无记忆留存(内容无变化时自动跳过)
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- **API 上下文溢出时** — 当模型 API 返回上下文溢出错误时,紧急保存当前对话摘要
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所有记忆写入均在后台异步执行(LLM 总结 + 文件写入),不阻塞正常对话回复。
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## 首次启动
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@@ -31,8 +33,8 @@ Agent 会在以下场景主动存储记忆:
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| `system.md` | Agent 的系统提示词和行为设定 |
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| `user.md` | 用户身份信息和偏好 |
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| `memory/core.md` | 核心记忆 |
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| `memory/daily/` | 天级记忆目录 |
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| `MEMORY.md` | 核心记忆(长期) |
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| `memory/YYYY-MM-DD.md` | 天级记忆(按需创建) |
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<Frame>
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<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
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@@ -45,7 +47,7 @@ Agent 会在以下场景主动存储记忆:
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- **关键词检索** — 基于关键词匹配历史记忆
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- **向量检索** — 基于语义相似度搜索,即使表述不同也能找到相关记忆
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Agent 会在对话中根据需要自动触发记忆检索,将相关历史信息纳入上下文。
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Agent 会在对话中根据需要自动触发记忆检索,将相关历史信息纳入上下文。核心记忆(`MEMORY.md`)始终注入系统提示词,天级记忆通过检索按需加载。
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## 相关配置
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@@ -53,12 +55,12 @@ Agent 会在对话中根据需要自动触发记忆检索,将相关历史信
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{
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"agent_workspace": "~/cow",
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"agent_max_context_tokens": 40000,
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"agent_max_context_turns": 30
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"agent_max_context_turns": 20
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}
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```
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| 参数 | 说明 | 默认值 |
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| `agent_workspace` | 工作空间路径,记忆文件存储在此目录下 | `~/cow` |
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| `agent_max_context_tokens` | 最大上下文 token 数,影响短期记忆容量 | `40000` |
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| `agent_max_context_turns` | 最大上下文轮次,超出后自动丢弃最早对话 | `30` |
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| `agent_max_context_tokens` | 最大上下文 token 数,超出时裁剪一半并总结写入记忆 | `40000` |
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| `agent_max_context_turns` | 最大上下文轮次,超出时裁剪一半并总结写入记忆 | `20` |
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