Long-Term Memory 长期记忆管理

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帮助AI和用户建立持久化的长期记忆系统。

核心能力

1. 记忆存储 - 结构化存储重要信息、决策、上下文
2. 记忆检索 - 智能搜索和关联记忆提取
3. 记忆组织 - 分类、标签、重要性管理
4. 记忆压缩 - 自动总结和归档旧记忆
5. 记忆同步 - 跨会话保持记忆一致性

设计理念

> "记忆是智能的基石。没有记忆，就没有学习；没有长期记忆，就没有成长。"

记忆层级

工作记忆 (Working Memory)
    ↓ 提炼
短期记忆 (Short-term Memory) - memory/YYYY-MM-DD.md
    ↓ 归档
长期记忆 (Long-term Memory) - MEMORY.md
    ↓ 压缩
核心记忆 (Core Memory) - SOUL.md, USER.md

使用场景

工具清单

• memory_store.py - 记忆存储器
• memory_search.py - 记忆搜索引擎
• memory_organizer.py - 记忆组织器
• memory_compressor.py - 记忆压缩器
• memory_sync.py - 记忆同步器

快速开始

1. 存储记忆

python scripts/memory_store.py add \
  --content "用户偏好使用微信而非邮件" \
  --category "user_preference" \
  --tags "沟通方式,偏好" \
  --importance 8

2. 搜索记忆

python scripts/memory_search.py query "用户偏好"

3. 整理记忆

python scripts/memory_organizer.py tag --importance-above 7 --add-tag "重要"

4. 压缩归档

python scripts/memory_compressor.py compress --older-than 30d --output archive.md

记忆格式

日常记忆 (memory/YYYY-MM-DD.md)

# Memory Log - 2024-03-26

## Key Events
- [事件描述]
- [决策记录]
- [重要信息]

## Decisions
- [决策内容] - [原因] - [预期结果]

## Open Tasks
- [ ] [待办事项]

核心记忆 (MEMORY.md)

# MEMORY.md - 长期记忆

## 用户偏好
- 沟通方式: 微信 > 邮件
- 工作时间: 早9晚6
- 决策风格: 数据驱动

## 重要事件
- 2024-03-15: 启动新项目X
- 2024-03-20: 完成里程碑Y

## 经验教训
- [经验总结]

参考资料

• 记忆分类法：references/memory-taxonomy.md
• 压缩策略：references/compression-strategies.md
• 最佳实践：references/best-practices.md

记住重要的，忘记琐碎的，提炼永恒的。