三层记忆系统

解决上下文管理的三个具体问题

长会话 Agent 经常遇到三类问题：一是会话间上下文断层，用户问“之前聊到哪了”时只能靠翻历史记录硬凑；二是临时信息和长期关键信息混写，导致 token 膨胀，检索时既慢又容易遗漏重点；三是项目状态变化没有固定落点，重启代理后只能从头梳理。

三层记忆系统的工作方式

这个技能用三层结构把记忆拆成职责清晰的部分：

• 长期记忆（MEMORY.md）：沉淀高价值信息，比如用户偏好、关键决策、非易变约束，避免每次都重新解释背景。
• 每日日志：按天记录临时上下文，比如当天的任务进度、临时修改的需求，过期后可归档，不挤占长期层空间。
• 项目状态：聚焦当前项目的实时进度，比如已完成的功能、待解决的问题，和长期记忆分开，重启后能快速恢复状态。

核心依赖两个工具：内置的 filesystem 用于读写记忆文件，外部的 memory_search 用于语义检索历史信息，比如找三个月前关于某个接口的决策记录。使用时先确定目录结构，再按模板填写三层文件，会话中通过提示词引导代理按规则更新记忆——临时信息当天记，重要决策进长期层，项目变化单独更新。

适用边界与注意点

• 不要在三层中保存敏感凭证或隐私数据，记忆文件相当于明文存储，需先确认权限边界。
• 高风险操作（比如直接修改线上配置）不建议让代理自动执行，可先让记忆层生成草稿，人工确认后再操作。
• 清理策略很重要：每日日志超过 30 天后建议归档到外部存储，避免检索时加载过多无关内容。