模式矩阵 /模式白皮书/Memory

如果说感知是 Agent 的眼睛，行动是 Agent 的手，那么记忆就是 Agent 的过去。它把感知、推理和行动拉到时间维度上，让这一轮 Agent 能站在上一轮留下的事实、进度和经验上继续工作。

在运行时，记忆贯穿感知、推理和行动。一次工具调用可能产生候选记忆，一次失败可能更新反例库，一次任务恢复会重新读取进度和业务状态。ADPS 把记忆列为认知功能，是为了给这组工程职责一个明确入口：系统保存了什么，谁可以写，什么时候取回，新旧内容冲突时谁有效，以及如何证明某条记忆影响了某个判断。

记忆系统的采用条件

并非每个 Agent 都需要独立记忆服务。

两个问题通常足以完成第一轮判断：这份信息是否稳定到可以手工维护，使用者是否愿意并且有能力维护。只要答案都为“是”，一个清楚的文件结构往往比自动记忆更可靠。

三条工程边界

这些边界允许共用基础设施，不允许混淆所有权。向量库可以同时承载文档索引和记忆索引，审批状态仍应由审批系统决定。自然语言摘要也不能覆盖数据库中更新后的批次状态。

记忆记录的字段

正文只是记忆的一部分。生产系统至少需要下面这份 envelope：

memory_id: mem_01J7...
kind: episodic            # working | episodic | semantic | procedural | meta
scope:
  tenant_id: acme
  project_id: payroll
source:
  type: tool_event
  ref: trace://run-8842/tool-17
validity:
  valid_from: 2026-08-05T09:00:00Z
  valid_to: null
  supersedes: mem_01J6...
trust:
  status: accepted        # candidate | accepted | rejected | retired
  reviewed_by: policy://memory-admission-v3
retrieval:
  keys: [approval-version, payroll-batch]
  risk: medium

身份、类型、作用域、来源、有效时间、版本关系、发布状态和召回条件缺一不可。只有正文没有这些字段，系统就无法稳定处理冲突、权限、回滚和删除。

从候选事件到可用经验

这条管线有几个容易被省略的环节：

1. 候选池先于长期记忆。 会话摘要、工具事件和模型反思先进入候选区，不能直接污染活动记忆。
2. 准入决定能否复用。 系统检查来源、作用域、敏感信息、冲突和风险。高风险内容需要复现或人工审核。
3. 编译保留原文指针。 摘要、实体、事件和导航结构服务于查找，结论仍应回到原始材料。
4. 检索结果按任务装配。 目标、token 预算、权限、有效时间和风险共同决定哪些内容进入当前 context。
5. 使用过程留下 trace。 系统要能回答哪条记忆被取回、是否被模型采用、影响了哪个决定。
6. 更新通过版本解决。 新内容覆盖旧内容时保留有效时间和替代关系，避免靠静默删除处理事实变化。

五个正式模式的职责

M1 至 M4 是核心模式，M5 保持扩展模式。M2 在公开矩阵中固定落在记忆 × 链式单格。迭代检索属于它的成熟实现，不改变主坐标。

正在评审的三个方向

记忆准入（Memory Admission）研究候选内容怎样进入正确作用域，暂按“记忆 × 路由”评估。知识编译（Knowledge Compilation）研究原始材料怎样在写入侧变成可导航、可检索、可直接阅读的资产。版本化记忆（Versioned Memory）研究有效时间、覆盖、冲突、快照和回滚，当前视为更新循环与治理层问题。

群体记忆共享暂不独立成模式。它涉及作用域、权限、准入和传播控制；多个 Agent 同时读取同一存储，也不自动构成并行拓扑。

研讨中的实现片段

李庆丰给出了“何时不建记忆系统”的对照。 面向开发者的 Coding Agent 可以把稳定规范和个人偏好写进项目规则文件，由使用者主动维护；面向产品与运营人员的通用 Agent 则需要自动抽取偏好和经验，因为使用者通常不会整理这类文件。是否建设独立记忆服务，先看信息是否需要动态更新，再看使用者能否持续维护。

张栋分享了短期、中期和长期记忆组成的代码处理漏斗。 前段处理大量输入，只加载高频规则；越接近最终判断，输入范围越小，允许读取的历史经验越多。中长期内容在线只读，候选规则先在线下审计，再发布到运行环境。命中基线可以降低长期不用内容的优先级，但命中频率只表示“经常用到”，不能证明“内容正确”。

张颖峰把写入侧称为知识编译。 原始文档、日志和 Session 先被转换为摘要、实体、事件、导航结构和原文指针，再交给全文检索、向量搜索、关联查询或直接阅读。这个做法把“怎样整理材料”与“怎样取回材料”拆成两条管线，也解释了为什么 RAG 不能只剩下向量召回。

周默的实践给出了程序性记忆与记忆快照的两个端点。 对口径稳定、结果必须精确复现的指标查询，首次结果经高成本验收后固化为代码，后续先命中已认证程序。运行侧同时保存带创建时间、来源、权重和上下文的记忆快照，供问题回溯与评测集构造。Code Act 只适合场景有界、依赖可识别的任务；规则或依赖改变后必须重新认证。

陈玉涛用版本链处理记忆冲突。 新事实不直接覆盖旧事实，而是保留时间戳和版本，使系统能够回答某一时点的规则，也能比较前后变化。是否遗忘则由场景决定：高噪声观测需要淘汰，连续关系和项目历程可能要求长期保存。版本、有效时间和退役原因因此要进入记忆信封。

仍需行业补充的问题

• 自动归档产生的低质量记忆，怎样在无人值守时被发现和隔离。
• 明文记忆、激活状态和参数记忆之间是否存在可复核的迁移路径。
• 长任务从 checkpoint 恢复后，怎样证明不可逆动作没有重复执行。
• 群体共享怎样防止错误经验跨 Agent、项目和租户扩散。
• 记忆评测怎样同时覆盖“记对了、取得准、用得对、退得掉”。

研讨会记录

本总纲吸收了 2026-08-05 记忆模块第一次研讨会的讨论。主持人为王昊奋、黄佳；核心研讨嘉宾为张颖峰、付求爱、张栋、陈玉涛、李庆丰、周默。

阅读完整研讨记录 · 白皮书贡献者

企业证据

当前没有与本模式绑定的公开评审案例。模式定义不因此视为已经获得企业验证。

案例收录要求说明业务约束、实现结构、已知失败和迁移边界。参见 贡献与评审规则。

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