9.4.1 记忆路线图：写入、检索、遗忘

记忆不是为了让 Agent 看起来像人，而是为了服务任务：减少重复沟通、保留有用上下文、复用经验，并避免过期信息或隐私泄露。

先看记忆闭环

核心决策不是“全部保存”，而是什么该保存、何时检索、何时更新、何时遗忘。

跑一个记忆写入过滤器

只有稳定偏好和可复用事实才适合进入长期记忆。

events = [
    {"type": "preference", "text": "prefers short examples"},
    {"type": "temporary", "text": "debugging one local error"},
    {"type": "fact", "text": "project uses Python"},
]

memory = []
for event in events:
    if event["type"] in {"preference", "fact"}:
        memory.append(event["text"])

print("saved:", memory)
print("count:", len(memory))

预期输出：

saved: ['prefers short examples', 'project uses Python']
count: 2

如果一条记忆不有用、不新鲜、没权限或检索不到，它可能比没有记忆更伤害 Agent。

按这个顺序学

步骤	阅读	实操产出
1	记忆概览	区分上下文窗口、短期记忆、长期记忆
2	短期记忆	跟踪跨轮次的当前任务状态
3	长期记忆	保存稳定偏好、事实和项目背景
4	情节记忆与程序记忆	区分发生过什么和下次怎么做
5	记忆工程	设计写入、检索、更新、过期和删除规则

留下的证据

学完这一页，至少保留这张证据卡：

记忆类型

短期、长期、情景或程序性

写入规则

在内存创建或更新时

检索规则

查询、相关性、时效性和权限检查

失败检查

过时记忆、隐私泄漏、矛盾或过度检索

清理动作

总结、合并、过期、删除或请求确认

通过标准

如果你能解释为什么“记更多”不等于“表现更好”，就通过了本章。

本章出口小项目是一套学习规划助手记忆规则：什么保存、什么确认、什么临时保留、什么删除。

检查思路与讲解

1. 合格答案要描述 agent 循环：目标、计划、工具调用、观察结果、记忆或状态更新，以及停止条件。
2. 证据应包含另一个开发者可以检查的 trace，而不只是最终回答。
3. 自检时要能说出一个安全或可靠性控制，例如工具 schema、权限边界、重试、评估用例或人工复核点。