第 9 章
Memory 记忆系统
让 Agent 在不同对话间记住你
🎯
像你的私人笔记本
想象你有一个助理，但他每天早上都会失忆。你必须每天重新告诉他你的喜好、项目背景和工作习惯。如果给他一个笔记本，让他把重要信息记下来，第二天翻开就知道了 —— 这就是 Agent 的记忆系统。
LLM 的「失忆」问题
大语言模型有一个根本局限：每次新对话，它都从零开始。它不记得昨天你跟它说了什么，不知道你的偏好，不了解你的项目背景。
这意味着你可能需要反复解释：
• 你的项目用什么技术栈
• 你喜欢什么编码风格
• 上次对话修了什么 Bug
• 你的角色和工作重点
记忆系统就是为了解决这个问题。
OpenHarness 的记忆机制
OpenHarness 使用基于文件的记忆系统，核心组件包括：
📄 MEMORY.md
记忆的索引文件，列出所有记忆条目的标题和链接。每次对话开始时会被加载到上下文中。
📁 记忆目录
每条记忆存储为一个独立的 Markdown 文件，按主题组织。
记忆系统的设计非常巧妙：MEMORY.md 作为索引始终在上下文中，Agent 可以快速知道有哪些记忆可用，需要时再读取具体文件。
四种记忆类型
OpenHarness 定义了四种记忆类型：
👤 用户记忆（User）
关于用户的信息：角色、偏好、专业水平等。
例如：「用户是高级 Go 开发者，但刚接触 React」
💬 反馈记忆（Feedback）
用户对 Agent 行为的纠正和肯定。
例如：「不要在每次回复末尾做总结」
📋 项目记忆（Project）
项目相关的信息：目标、截止日期、特殊约定。
例如：「3 月 5 日后有代码冻结期」
🔗 参考记忆（Reference）
外部资源的位置信息。
例如：「Bug 追踪在 Linear 的 INGEST 项目中」
一条记忆长什么样
memory/feedback_testing.md
1---2name: 测试偏好3description: 用户对测试方式的偏好4type: feedback5---67集成测试必须使用真实数据库，不要 Mock。89**Why:** 上季度 Mock 测试全部通过，但真实数据库10迁移失败，导致了生产事故。1112**How to apply:** 所有涉及数据库的测试都使用13测试数据库实例，不使用任何 Mock。
记忆的生命周期
1. 创建：Agent 在对话中发现值得记住的信息时，自动写入记忆文件
2. 索引：将记忆条目添加到 MEMORY.md 索引
3. 加载：每次新对话开始时，MEMORY.md 被加载到上下文
4. 使用：Agent 根据记忆调整自己的行为
5. 更新：如果信息过时，Agent 会更新或删除记忆
重要的是，Agent 在使用记忆前会验证信息是否仍然准确。记忆可能过时，所以 Agent 会将记忆与当前代码状态对照。
📌 关键要点
文件 = 持久化，索引 = 高效访问
OpenHarness 的记忆系统设计巧妙：用简单的 Markdown 文件存储记忆（易读、易编辑），用 MEMORY.md 作为索引（快速定位）。不需要数据库，不需要复杂的向量存储，文件系统就是最好的持久化方案。
🧠 检验理解
MEMORY.md 在记忆系统中的角色是什么？