长期记忆管理
Overview
让 AI 助手拥有跨会话的持久化记忆能力，记住用户信息、偏好、历史交互和重要事项，提供个性化、连续性的智能服务。
核心原则：
- 第一次对话必须先检查配置状态 → 引导配置 → 加载全部记忆
- 对话中时刻识别可记录信息
- 主动管理记忆（更新、删除、关联、搜索）
When to Use
使用此技能当：
- 用户提到个人信息（职业、地点、家庭情况）
- 用户表达偏好（沟通风格、输出格式）
- 用户做出重要决定或承诺
- 用户提到待办事项或提醒
- 用户分享知识经验或业务规则
- 需要跨会话的上下文连续性
不使用：
- 一次性对话，无需后续跟进
- 纯技术性、无个人化需求的问题
Quick Reference
| 任务 | 命令 |
|---|---|
| 检查配置 | python scripts/check_config.py |
| 直接写入配置 | python scripts/check_config.py --write --api-key sk-xxx [--base-url https://...] [--model text-embedding-3-large] |
| 首次加载 | python scripts/load_context.py --mode all |
| 语义搜索 | python scripts/load_context.py --mode all --query "关键词" |
| 添加长期记忆 | python scripts/manage_memories.py add --file <文件> --title "标题" --content "内容" |
| 搜索长期记忆 | python scripts/manage_memories.py search --query "关键词" |
| 更新长期记忆 | python scripts/manage_memories.py update --file <文件> --title "标题" --content "新内容" |
| 删除长期记忆 | python scripts/manage_memories.py delete --file <文件> --title "标题" |
| 添加短期记忆 | python scripts/manage_short_term.py add --content "内容" --agent chat |
| 查看今天记忆 | python scripts/manage_short_term.py show |
| 向量搜索 | python scripts/vector_store.py query --query "关键词" --top-k 5 |
| 验证安装 | python scripts/setup_check.py |
Core Workflow
1. 首次对话 - 检查配置 → 引导配置 → 加载全部记忆（强制性）
执行流程：
检测用户第一条消息
↓
检查配置状态（必须！）
├─ 未配置 → 引导用户配置 → 配置完成后加载记忆
└─ 已配置 → 直接加载全部记忆
第一步：检查配置状态
python scripts/check_config.py
配置状态判断：
- ✅ 存在
configured.txt→ 配置已完成 - ❌ 不存在
configured.txt→ 配置未完成，必须引导用户
第二步：直接写入配置（如未完成）
python scripts/check_config.py --write --api-key sk-xxx
可选参数：
--base-url https://api.example.com- API Base URL（可选）--model text-embedding-3-large- 嵌入模型（可选，默认：text-embedding-3-small）
引导时向用户说明：
"我发现记忆系统还没配置，请提供您的 OpenAI API Key，我来帮您完成配置。"
获取 API Key 后直接写入：
用户提供 API Key 后，直接运行写入命令，无需用户交互确认。
第三步：加载全部记忆（配置完成后）
python scripts/load_context.py --mode all
完整加载流程：
- 检测用户第一条消息
- 先检查配置状态
- 如未配置→引导配置
- 运行加载命令
- 自动归档过期短期记忆（>24 小时）
- 加载长期记忆 + 当天短期记忆
- 总结记忆要点
- 根据记忆调整交互方式
- 开始回复
内心独白示例：
"用户第一条消息，先检查配置。 配置已完成，现在加载记忆。 加载完成，共 13 条长期记忆，2 条当天短期记忆。 用户是产品经理，在北京工作，喜欢简洁回复。 好的，现在可以开始回复了。"
跳过配置检查是严重错误！不加载记忆就回复是严重错误！
2. 对话中 - 无感记录
核心原则：默默记录，不要打断对话流程
使用场景：
- 长期记忆：用户偏好、个人信息、重要决定、知识经验 → 使用
manage_memories.py - 短期记忆：当天临时信息、待跟进事项、Agent 间消息 → 使用
manage_short_term.py
用户输入 → 识别可记录信息 → 后台记录 → 继续正常对话
识别模式：
| 信息类型 | 用户表达示例 | 记录到 | 记忆类型 |
|---|---|---|---|
| 个人信息 | "我是产品经理"、"我在北京" | user-profile.md | 长期 |
| 偏好声明 | "我喜欢简洁回复"、"用表格" | user-preferences.md | 长期 |
| 重要决定 | "我决定选 A"、"下周执行" | decisions-context.md | 长期 |
| 待办事项 | "记得提醒我"、"周三前完成" | tasks-reminder.md | 长期 |
| 知识经验 | "这个流程是..."、"注意..." | knowledge-base.md | 长期 |
| 临时信息 | "下周要搬家"、"上午有体检" | 短期记忆文件 | 短期 |
| Agent 消息 | "告诉健康助手用户要体检" | 短期记忆文件 | 短期 |
正确做法：
用户：我是做产品经理的，平时工作比较忙
↓
AI：（后台运行 manage_memories.py add --file user-profile.md ...）
那您平时喜欢怎么放松呢？
错误做法：
❌ AI：我记一下，您是产品经理对吗？好的已记录...
（打断对话，破坏体验）
不要询问确认！不要告诉用户你在记录！默默记录，继续对话！
3. 短期记忆到期评估
时机：每次加载记忆时，检查昨天的短期记忆（即将归档）
核心原则：AI 自主评估，自主决定，无需询问用户
评估流程：
检查昨天短期记忆 → AI 自主识别有价值内容 → 自动转入长期记忆 → 继续对话
评估标准（满足任一即应转入长期）：
- ✅ 用户偏好或习惯（如"我喜欢简洁回复"）
- ✅ 重要个人信息（如"准备考 PMP 证书"、"搬到新地址"）
- ✅ 长期待办或承诺（如"每周健身 3 次"）
- ✅ 重要知识或经验（如"工作流中的关键步骤"）
- ❌ 临时性信息（已完成的、一次性的）→ 让其自然归档
示例：
用户：（昨天说过）我准备考 PMP 证书，已经报名了
↓
AI：（后台检查短期记忆，识别为重要个人发展计划）
（自动运行 manage_memories.py add --file tasks-reminder.md ...）
（继续正常对话，不提及转移操作）
完全无感！不要询问！不要告诉用户！AI 自主决定，自动转移！
4. 后续对话 - 按需加载
# 默认模式（长期 + 当天短期 + 检查昨天记忆）
python scripts/load_context.py --mode all
# 语义搜索（附加向量检索）
python scripts/load_context.py --mode all --query "旅行"
# 仅向量搜索
python scripts/load_context.py --mode vector --query "旅行"
Memory System
长期记忆 vs 短期记忆
| 特性 | 长期记忆 | 短期记忆 |
|---|---|---|
| 用途 | 持久化信息（偏好、个人信息、知识） | 临时信息（当天对话、临时待办） |
| 保留时间 | 永久保存，手动删除 | 24 小时后归档，30 天后删除 |
| 组织方式 | 按类别分 5 个文件 | 按日期分文件（2026-03-11.md） |
| 加载方式 | 每次对话全量加载 | 自动加载当天文件 |
| 典型内容 | "我喜欢简洁回复"、"我是产品经理" | "用户说下周要搬家"、"上午有体检" |
长期记忆文件（5 个）
memories/
├── user-preferences.md # 用户偏好和习惯
├── user-profile.md # 用户个人信息和背景
├── decisions-context.md # 重要决定和上下文
├── tasks-reminder.md # 待办事项和提醒
└── knowledge-base.md # 知识和经验积累
短期记忆文件（按日期）
short-term/
├── 2026-03-11.md # 今天的短期记忆
├── 2026-03-10.md # 昨天的（待归档）
└── archived/ # 归档目录（30 天后清理）
自动归档：每次运行 load_context.py --mode all 时自动检查并归档>24 小时的文件。
向量记忆（语义搜索）
用途：存储短期记忆的向量，支持语义搜索（搜"体检"也能找到"医院检查"）。
注意：长期记忆已全量加载到上下文，不需要向量化。
# 语义搜索
python scripts/load_context.py --mode all --query "旅行"
# 仅向量搜索
python scripts/load_context.py --mode vector --query "旅行"
记忆条目格式
## [记忆标题]
<!-- @meta category: 类别 | tags: 标签 1, 标签 2 | created: YYYY-MM-DD | updated: YYYY-MM-DD -->
记忆内容...
### 相关记忆（可选）
- 参见 [[其他记忆标题]](其他文件.md#其他记忆标题)
<!-- @end -->
各类记忆示例
user-preferences.md：
## 沟通风格偏好
<!-- @meta category: preferences | tags: 沟通风格，输出格式 | created: 2026-03-11 -->
- 回复风格：简洁直接，避免冗长解释
- 输出格式：优先使用表格和列表
- 语言风格：专业但友好
<!-- @end -->
user-profile.md：
## 职业背景
<!-- @meta category: profile | tags: 职业，工作 | created: 2026-03-11 -->
- 职业：产品经理
- 行业：互联网/科技
- 工作地点：北京
<!-- @end -->
tasks-reminder.md：
## 孩子疫苗接种提醒
<!-- @meta category: tasks | tags: 提醒，健康 | created: 2026-03-10 -->
**提醒事项**：带孩子接种百白破疫苗第三针
**截止日期**：2026-03-25
**优先级**：高
<!-- @end -->
Common Mistakes
| 错误 | 正确做法 |
|---|---|
| ❌ 跳过配置检查 | ✅ 第一条消息后先检查配置 |
| ❌ 忘记首次加载记忆 | ✅ 配置完成后立即运行 --mode all |
| ❌ 等到对话结束才记录 | ✅ 识别后立即后台记录 |
| ❌ 询问用户确认 | ✅ 默默记录，不打断对话 |
| ❌ 告诉用户"我已记录" | ✅ 继续对话，不提及记录 |
| ❌ 加载所有向量记忆 | ✅ 向量搜索必须指定 --query 关键词 |
| ❌ 忽略记忆管理 | ✅ 主动更新、删除、关联、搜索 |
| ❌ 询问用户是否转移 | ✅ AI 自主评估，自动转移 |
| ❌ 告诉用户"我转储记忆" | ✅ 默默转移，不提及操作 |
Red Flags - STOP
- 准备回复用户但还没检查配置 → STOP，先检查配置
- 准备回复用户但还没加载记忆 → STOP，先加载
- 想"等会儿再记录" → STOP，立即记录
- 想告诉用户"我记一下" → STOP，默默记录
- 想询问确认"您是...对吗？" → STOP，直接记录
- 想询问"要转入长期记忆吗" → STOP，自主决定，直接转移
- 想告诉用户"我已转移记忆" → STOP，保持沉默
Configuration
检查配置状态：
python scripts/check_config.py
配置完成后会创建 configured.txt 文件：
- 存在 → 配置完成，不会再次引导
- 不存在 → 配置未完成，AI 会引导配置
重新配置：
python scripts/check_config.py --reset
python scripts/check_config.py --guide
验证安装：
python scripts/setup_check.py
Related Files
核心文档：
- SETUP_GUIDE.md - 完整配置向导
- assets/memory_template.md - 记忆条目模板
脚本文件：
scripts/load_context.py- 统一记忆加载scripts/manage_memories.py- 长期记忆管理scripts/manage_short_term.py- 短期记忆管理scripts/vector_store.py- 向量存储管理
参考文档：
references/linking.md- 记忆间双向链接references/example_memories.md- 记忆示例
详细使用说明：references/usage.md