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title: AI Agent 记忆系统：短期记忆、长期记忆与记忆演化机制
description: 分清 Agent 记忆的层级与表征（Token/参数/潜在），短长期记忆的读写链路、向量与 Markdown 选型，以及 Claude Code 等轻量化落地方式。
category: AI 应用开发
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    - name: keywords
      content: AI Agent,记忆系统,Memory,短期记忆,长期记忆,上下文工程,Mem0,MemGPT,ZEP,Agent Skills
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<!-- @include: @article-header.snippet.md -->

长任务一跑起来，很快就会撞到几件硬约束：上下文窗口有上限，Token 账单会一路涨，Session 结束后如果没有落库，上一轮轨迹默认就跟进程一起消失。很多时候不是模型不够聪明，而是它没有一套能挂载历史记录的记忆层。

记忆层要解决两件事：当前这轮对话里，关键事实别丢；隔几天再开一个新 Session 时，还能把与用户相关的偏好、背景和历史决策捞回来。下面会按记忆的表征和功能分类、读写生命周期、短期和长期实现、主流产品与检索优化、Markdown 记忆这几条线展开。滑动窗口怎么裁、overload 怎么卸，和同站的 [《上下文工程实战指南》](./context-engineering.md) 有交集，两篇可以对着看。

这篇文章会把 Agent 记忆系统拆开讲清楚。文章比较长，接近 1.1w 字。看完之后你能搞懂这些问题：

1. 记忆的存储形式和功能分类；
2. 短期记忆与长期记忆分别怎么落地；
3. LETTA、ZEP、MemOS 这些产品有什么差异；
4. 反思、遗忘、混合检索这些机制该怎么做；
5. 为什么 Markdown 也可以作为一种轻量级记忆载体。

## Agent 的记忆系统是如何设计的？

![Agent 记忆分类全景图](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/agent/agent-memory-memory-taxonomy.svg)

记忆系统通常分两层：短期记忆和长期记忆。短期记忆是 Session 级的，服务当前任务；长期记忆是跨 Session 的，负责把用户偏好、历史决策、过往经验沉淀下来。两者在物理和逻辑上都应该分开，不要混成一锅。

![AI Agent 记忆系统架构](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/agent/agent-memory-arch.png)

### 记忆有哪些存储形式？

除了按时间维度拆，记忆还可以按存储位置和表征形式分成三类。

| 存储形式     | 说明                                     | 典型实现                          |
| ------------ | ---------------------------------------- | --------------------------------- |
| Token 级记忆 | 以自然语言或离散符号形式存储在外部数据库 | 向量库中的文本块、结构化 JSON     |
| 参数化记忆   | 将信息编码进模型参数中                   | 预训练知识、LoRA 适配器、SFT 微调 |
| 潜在记忆     | 以隐式形式承载在模型内部表示中           | KV Cache、激活值、Hidden States   |

这三种形式不是完全割裂的。MemOS 提出的“记忆立方体”框架就支持从纯文本记忆，到激活记忆（KV Cache），再到参数记忆的动态流转。简单说，就是把经常用的热记忆放到更近的位置，把稳定、长期的冷记忆用更重的方式固化下来。

### 记忆在功能上如何分类？

按功能目的看，Agent 记忆可以分成三类。

| 功能类型 | 核心问题           | 存储内容                     | 典型场景               |
| -------- | ------------------ | ---------------------------- | ---------------------- |
| 事实记忆 | 智能体知道什么     | 用户偏好、环境状态、显式事实 | 记住用户的技术栈偏好   |
| 经验记忆 | 智能体如何改进     | 过往轨迹、成败教训、策略知识 | 从失败的代码审查中学习 |
| 工作记忆 | 智能体当前思考什么 | 当前推理上下文、任务进展     | 多步推理中的中间状态   |

按内容性质还可以继续细分：

- 情景记忆（Episodic Memory）：记录特定时间、场景下的具体事件，回答 “What happened?”。例如：“上周三用户反馈订单超时问题”。
- 语义记忆（Semantic Memory）：从多个情景中提炼出的通用知识、事实或规律，回答 “What does it mean?”。例如：“该用户对性能问题的敏感度高于功能需求”。
- 程序记忆（Procedural Memory）：存储技能、规则和习得行为，让 Agent 能自动执行某类任务序列，而不是每次重新推理。例如：“处理该用户的代码审查时，优先检查 OOM 风险”。

### 记忆操作的生命周期是怎样的？

![记忆操作的生命周期](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/agent/agent-memory-lifestyle.png)

一条记忆从进入系统到最终被淘汰，一般会经历这些环节。不同论文里的名字会有差异，但语义基本能对上。

```text
编码(Encode) → 存储(Storage) → 提取(Retrieval) → 巩固(Consolidation) → 反思(Reflection) → 遗忘(Forgetting)
```

| 操作 | 说明                               | 工程实现                      |
| ---- | ---------------------------------- | ----------------------------- |
| 编码 | 将原始交互转化为可存储的结构化信息 | LLM 提取事实三元组、生成摘要  |
| 存储 | 将编码后的信息持久化               | 写入向量库 / 图数据库 / 参数  |
| 提取 | 根据上下文检索相关记忆             | 向量检索 + BM25 + 图遍历      |
| 巩固 | 将短期记忆转化为长期记忆           | 异步任务：对话摘要 → 实体库   |
| 反思 | 主动回顾评估记忆内容，优化决策     | 任务完成后提取 Meta-Knowledge |
| 遗忘 | 淘汰低价值或过时记忆               | 权重衰减 + 冲突标记废弃       |

除了“存什么”“存哪儿”，更难的是何时写、何时读、何时更新。最简单的做法是每轮对话结束后都跑一次提取，把结果写进长期库。但这样很容易写入大量噪音，向量库很快塞满低价值碎片。另一端是让策略网络通过强化学习决定读写节奏，理论上能减少无效写入，但训练成本高，解释性也差，实际落地仍然更依赖可观测回放和离线评估。

多数团队会在两者之间找平衡：用简单规则先筛一遍，比如 importance 高于某个阈值才写入；再用离线 batch job 做冲突检测、合并和清理。这种做法不花哨，但更容易控制。

### 什么是短期记忆（Short-Term Memory / Working Memory）？

短期记忆是 Agent 在当前单次会话中持有的暂存信息，包括用户提问、模型每轮回复、工具调用的中间结果（Observations）。这些内容会直接进入当轮 Prompt，是当前任务状态的主要载体。宿主机侧的隐藏状态、`state` JSON 如果存在，也应该和这条叙事对齐。

短期记忆主要依托 LLM 自身的上下文窗口。主流模型窗口已经越做越大：GPT-5 支持 400K Token，Claude Sonnet 4.6 支持 1M Token，Gemini 3 Pro 支持 1M Token，Llama 4 Scout 支持 10M Token，Grok 4 支持 2M Token（截至 2026 年数据）。不过上下文窗口是高频变更指标，这些数字最好以各模型官方 model card 或 API 文档的最新发布为准。

窗口大，不等于可以无限塞上下文。推理成本会随 Token 数线性增长。《Lost in the Middle》研究也表明，在多文档检索型任务中，模型更容易利用上下文首尾的信息，中间段的信息利用率明显更低。窗口越长，这种位置偏差越明显，所以上下文工程里要主动控制输入信息的分布。

![上下文利用率的 40% 阈值现象](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/harness/context-utilization-40-percent-threshold-phenomenon.svg)

为了控制短期记忆膨胀，框架层常见三种做法，和上下文工程里的 Token 降级、JIT 卸载属于同一类思路。

第一种是上下文缩减（Context Reduction）。当对话历史达到预设 Token 阈值时，框架自动丢弃最早的 N 轮消息，也就是滑动窗口；或者调用轻量模型把历史对话压缩成摘要，用信息损耗换上下文空间。

第二种是上下文卸载（Context Offloading）。工具或 Skill 调用可能返回很大的数据，比如完整网页 HTML、CSV 文件内容。这时可以把重型结果放到外部临时存储里，Prompt 里只保留一个短引用，比如 UUID 或文件路径。模型需要深挖细节时，再通过强制关联的 Function Calling 调内部工具读取。这里一定要配防雪崩策略：读取超时或文件超限时，工具要主动返回截断或降级结果。

第三种是上下文隔离（Context Isolation）。多智能体架构里，主 Agent 给子 Agent 分配任务时，只传递精简任务指令和必要上下文片段，不要把完整对话历史广播给每个子 Agent。这是控制多 Agent 系统总 Token 消耗的关键做法。

### 什么是长期记忆（Long-Term Memory）？

长期记忆是活在 Session 之外的持久化知识库。它不会随着对话结束消失，而是通过“写入-检索”机制，让 Agent 在新的 Session 里还能拿到之前沉淀的偏好、事实和历史决策。

长期记忆可以理解成 Record & Retrieve 两条链路。

记忆写入（Record）通常发生在对话结束后。框架触发后台异步任务，调用 LLM 对本轮短期记忆做语义提纯：过滤冗余对话噪声，抽取高价值结构化事实，比如“用户的技术栈偏好为 Python + FastAPI”“用户的汇报对象是 CFO，需要非技术化表达风格”，再写入持久化存储。

这条写入链路最好按尽力而为（Best-Effort）来设计。LLM 抽取可能漏掉关键事实，也可能把假设性陈述误写成偏好。写入操作本身还要有幂等 Key，避免重试产生重复记忆。LLM 抽取场景下，幂等 Key 更适合基于源消息 ID + 抽取批次 ID，而不是抽取结果文本，因为温度采样或 Prompt 微调可能导致语义相同但字面不同，字符串哈希并不可靠。多端并发对话时，实体库合并和覆盖还要引入乐观锁或版本控制（MVCC）。

记忆检索（Retrieve）通常发生在新 Session 开始时。系统把用户 Query 向量化，再和长期记忆库里的条目做语义相似性检索，将命中率最高的一批条目 prepend 进 System Prompt 或放进平行 slot。首包路径上跑一次向量检索很常见，但 VectorStore 的 P99 会直接吃进 TTFT。常见缓解方式是用 Redis 做预热线，或者把浅层偏好、静态画像全量预载，深度记忆再走异步精排，或者和生成流水线重叠，把等人感压下去。

### 长期记忆和 RAG 有什么区别？

![长期记忆与 RAG（检索增强生成）的区别](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/agent/agent-memory-rag-vs-memory.svg)

长期记忆和 RAG 技术上很像，都会用向量库和语义检索。但它们服务的对象不一样。

RAG 挂载的是共享知识源，比如公司规章、产品文档、实时数据库查询结果。这些内容和“谁在使用”没有强绑定，对不同用户通常返回同一套知识库内容。RAG 的核心特征是非个性化，而不是一定静态，实时数据库查询结果也可以接入 RAG。

长期记忆管理的是 Agent 与特定用户交互中动态沉淀的个性化经验，比如用户偏好、习惯、历史决策、专属背景。它高度个性化，因人而异。

两者不是二选一。RAG 提供世界知识，比如公司规章、产品文档；长期记忆提供用户画像，比如偏好、习惯、历史决策。检索阶段可以分别召回再融合排序；长期记忆里的实体也可以作为 RAG 检索的 query 扩展；用户偏好还可以作为 RAG 结果的个性化重排信号。

## 主流的记忆技术架构有哪些？

长期记忆会涉及向量化存储、语义检索和记忆管理。逻辑一复杂，很多团队就会把它拆成独立组件，不再和主 Agent 流程揉在一起。

### 底层存储架构通常包含哪些层级？

底层架构通常分三层。

VectorStore 负责向量存储。它把提取出来的记忆文本转成 Embeddings，再存进向量数据库。以单节点 Qdrant 1.x 版本、本地 SSD、HNSW 索引 ef=128、Recall@10 ≥ 0.95 为基准，在低并发场景（如 QPS 小于 50）下，P99 延迟可以控制在数十毫秒级。不同产品在同样 QPS 下 P99 差异可能达到 5-10 倍，比如 Pinecone Serverless、自建 Qdrant、Milvus 之间就会有明显差异。实际选型最好参考 [ann-benchmarks.com](https://ann-benchmarks.com/) 或各厂商 benchmark 报告。常见方案包括 Pinecone、Weaviate、Chroma、Qdrant 等。

GraphStore 负责图存储。进阶场景里，可以把记忆建模成“实体-关系”形式的知识图谱，比如用 Neo4j。它更适合需要多跳推理的复杂查询，比如“用户提到的同事 A 和项目 B 之间有什么关联”。

Reranker 负责重排序。向量检索只是初步召回，语义相关性并不总是精确有序。Reranker 通常基于交叉编码器（Cross-Encoder）对候选结果做二次精排，把更相关的记忆排到前面，减少无关内容进入上下文。

向量库选型时，下面几个维度很关键：

| 维度         | 关键考量                          | 说明                                         |
| ------------ | --------------------------------- | -------------------------------------------- |
| 索引类型     | HNSW / IVF / DiskANN              | 影响召回率与延迟的 tradeoff                  |
| 元数据过滤   | pre-filter vs post-filter         | 高过滤率场景下 pre-filter 易破坏图结构连通性 |
| 多租户隔离   | Namespace / Collection / 物理隔离 | 影响召回率与数据安全                         |
| 持久化一致性 | 强一致 vs 最终一致                | 影响写入可靠性                               |
| 成本模型     | Serverless 按量 vs 自建集群       | 影响运营成本                                 |

LLM 做事实抽取时，失败模式也要提前想清楚。它可能漏掉关键事实，也可能把假设性陈述固化成偏好。工程上可以做几层防护：用 JSON Schema 强约束输出，并配重试机制；用 LLM-as-Judge 做二次校验，低置信度结果不写入；在 Prompt 里加“假设性语句识别”，比如 “I might...” 这类陈述不要固化；高 importance 记忆进入人工 Review 队列；同时保留原始对话和抽取结果的审计日志，便于回溯。

### 主流 Memory 产品如何对比？

下面这张表主要看几个公开项目或产品各自强调什么，不等于直接选型结论。最后还得看你自己的延迟要求、合规要求和数据形态。

| 产品                                   | 核心思想                            | 技术亮点                                                                                                                    | 适用场景         |
| -------------------------------------- | ----------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------- |
| [Mem0](https://github.com/mem0ai/mem0) | 单次 ADD-only 抽取 + 多信号融合检索 | 单次 LLM 调用完成实体抽取与跨记忆链接；语义 + BM25 + Entity Linking 并行打分；通过可选的 GraphStore 后端启用图记忆（Mem0g） | 通用对话记忆     |
| LETTA（原 MemGPT）                     | 操作系统虚拟内存分页                | Main Context ↔ External Context 动态交换；递归摘要压缩                                                                     | 长对话上下文管理 |
| ZEP                                    | 时间感知知识图谱                    | 自研 Graphiti 引擎；情景/语义/社区三层子图；边失效机制                                                                      | 企业级多租户场景 |
| A-MEM                                  | Zettelkasten 知识管理               | 卡片笔记法；记忆间自动建立语义连接                                                                                          | 知识密集型任务   |
| MemOS                                  | 三种记忆类型动态转换                | 纯文本 ↔ 激活记忆（KV Cache）↔ 参数记忆（LoRA）                                                                           | 全栈记忆管理     |
| MIRIX                                  | 六模块分工协作                      | 元记忆管理器路由；不同记忆组件采用不同存储结构                                                                              | 复杂决策支持     |

### LETTA、ZEP、MemOS 有什么不同？

LETTA 把上下文想成操作系统里的页。Main Context 放系统指令和当前工作台，FIFO 顶住最新消息；顶不住时，就把旧段落递归摘要后换到 External Context。这个思路很好理解，但它是一条有损路径。递归摘要多轮以后，精确密钥字面量、报错栈、小数点后几位这种细节很容易先被洗掉。看起来像“失忆”，其实是压缩带来的副作用。

ZEP 在图上加了三层粒度：情景子图咬住原始 payload，语义子图抽实体关系，社区子图把强连接聚成大块摘要。这个思路和 GraphRAG 的社群层有相似之处。ZEP 更值得借鉴的是边失效机制：新事实和旧边时间重叠时，标记旧边失效并打时间戳。这样既能追新事实，也方便审计旧判断。

MemOS 则在论文和宣传里画了“文本 → KV Cache（激活）→ LoRA（参数）”这条梯度。热条目预灌 cache 可以降低冷启动延迟；如果想把记忆固化成权重，就要走离线 SFT，这会变成一笔单独的训练账单。

这里有个很现实的限制：LoRA 写进去之后不好删。向量库删一行就行，但参数里抠掉某条事实，本质上会碰到 Machine Unlearning 还没完全铺好的深水区。所以参数记忆只适合变化很慢的偏好。多租户场景下，还要依赖 vLLM / TGI 这类支持动态挂载、卸载 adapter 的运行时。

```text
纯文本记忆 ──(高频使用)──→ 激活记忆(KV Cache) ──(长期固化)──→ 参数记忆(LoRA)
     ↑                                                          │
     └──────────────(知识过时/卸载)─────────────────────────────┘
```

## 记忆的高级演化机制有哪些？

只会写入和检索还不够。生产级 Agent 系统还需要一套代谢机制，让记忆能被反思、合并、清理和遗忘，否则库越大，噪声也越大。

![记忆系统的高级演化机制](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/agent/agent-memory-evolution.png)

### 记忆反思与合成如何实现？

如果系统只是 append，长期记忆很快会变成流水账。真正有价值的，是从流水账里提炼出可复用的规则、偏好和教训。

生产系统里通常会加一层离线或准实时的自省任务。

第一类是自我反思（Self-Reflection）。任务完成后，Agent 启动异步任务，复盘本次任务的成败原因，把“教训”提取成一条 Meta-Knowledge。这一机制最早由 Park et al.（2023）的《Generative Agents》系统化提出，可以看作模拟人类“睡眠记忆巩固”的工程化实现。

例如：“在处理该用户的 Java 代码审查时，他更在意性能而非规范，未来应优先关注 OOM 风险。”

第二类是精细化反思闭环（Reflect Loop）。2025-2026 年的一些前沿框架，比如 MUSE，已经把反思机制演化成更细的“规划-执行-反思-记忆”闭环。反思不再只发生在任务完成后，而是在每个子任务结束时触发。独立的 Reflect Agent 会对子任务输出做三重验证：真实性验证，检查输出是否符合客观事实；交付物验证，检查是否完成用户指定目标；数据保真性验证，检查关键数据在传递中有没有丢失或变形。

这种细粒度反思能减少错误在多轮推理里持续放大。不过它也会带来额外成本，不适合所有任务都开满。对低风险、低价值任务来说，过度反思反而可能得不偿失。

第三类是记忆聚类与合并（Clustering & Consolidation）。当长期记忆里出现大量碎片化、重复记录时，比如用户 10 次提到同一个项目背景，系统可以自动触发合并任务，把这些碎片整理成更完整的“实体百科”。这样既能减少向量库冗余，也能提升检索一致性。

### 记忆的清理与遗忘机制是怎样的？

记忆不是越多越好。无用噪声和过时信息会严重干扰 LLM 判断。

一种常见做法是权重衰减。系统为每条记忆维护综合得分：

```text
score = relevance × importance × decay(t)
```

其中 `decay(t)` 通常取指数形式，比如 `e^{-λt}`。这套机制来自《Generative Agents》提出的三维检索模型。实际工程里，不建议每次在向量库里对全量记忆计算时间衰减，更稳的做法是向量库先做静态语义召回，再在 Reranker 阶段实时应用动态调整。

另一种做法是冲突解决。新事实和旧事实矛盾时，比如用户去年用 Java 8，今年升级到 Java 21，旧记忆应该标记为废弃。注意，主流向量库的软删除可能破坏 HNSW 图结构连通性，所以还需要定期执行 Vacuum 任务清理和重建。

这点很多团队一开始会低估。大家舍不得“遗忘”，觉得信息存着总比丢了好。结果向量库里堆了几十万条记忆，每次 Top-K 里混着一堆过时噪音，Agent 给出的建议还停留在三年前。这个体验非常糟糕，而且很难靠调 Prompt 补回来。

## 如何优化长期记忆的检索效果？

在 VectorStore 和 GraphStore 之外，生产环境通常还需要一层混合检索策略。

![长期记忆的检索优化策略](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/agent/agent-memory-retrieval-optimization.png)

### 混合检索与元数据过滤怎么做？

单纯依赖向量检索，容易产生“虚假关联”。Dense Retrieval 看的是语义相似度，有时会把听起来相近、但业务上没关系的内容召回来。

混合检索（Hybrid Search）会结合关键词检索（BM25 / Sparse）和语义向量检索（Dense）。不同 query 类型可以动态调整权重，比如专有名词查询加大 BM25 权重，模糊意图查询加大向量权重。常见融合方式有几种：

- RRF（Reciprocal Rank Fusion）：几乎不用调参，适合冷启动，按排名倒数加权融合。
- Linear weighted（`α·dense + (1-α)·sparse`）：可调，但需要标注数据校准权重。
- Cross-encoder Reranker：召回阶段取并集，精排阶段统一打分，对长尾 query 更有帮助。

元数据硬过滤（Hard Filters）也很重要。向量检索前，先基于 UserID、组织 ID、时间范围、业务标签做硬过滤，这是多租户场景下最关键的数据隔离手段。如果缺少这层隔离，“张三的偏好被推给李四”就不是效果问题，而是隐私合规事故。更稳的做法是在数据访问层强制注入隔离条件，不依赖调用方手动传参。

这里也有工程取舍。基于 HNSW 的向量库里，如果在海量图谱中对少数租户标签做强过滤，可能破坏图结构连通路径，导致召回率明显下降。对于高活跃核心租户，分配独立 Collection 做物理隔离往往更稳。

### 为什么检索链路优化往往先于写入策略？

检索链路优化的 ROI 通常高于写入链路。

Mem0 在 LoCoMo 上达到 91.6，较旧算法 +20 分；LongMemEval 上达到 93.4，+26 分；BEAM (1M) 上达到 64.1；每次检索约消耗 7K Token，对比全上下文方案的 25K+ 更省。详见 [Mem0 官方 benchmark](https://docs.mem0.ai/core-concepts/memory-evaluation)。

很多时候你感觉“记忆没用”，并不是写入阶段完全失败，而是 Recall 跑偏，或者精排没有把真正相关的内容顶上来。优先看 trace 里的 query、过滤条件、融合权重，再决定要不要给提取链路加预算。别一上来就狂加写入逻辑，那很可能只是把噪声写得更快。

## 生产级记忆系统架构要关注哪些要点？

真正上生产时，要盯住的不只是“能不能记住”，还包括召回精度、合规、性能和成本。

| 维度     | 核心问题    | 解决方案                              |
| -------- | ----------- | ------------------------------------- |
| 多维索引 | 召回精度    | Vector + Graph + Keyword 三种索引结合 |
| 隐私合规 | GDPR 等法规 | 写入前做 PII 脱敏                     |
| 冷热分离 | 性能与成本  | 高频偏好缓存 + 低频背景 RAG           |

表上每一项背后都是成本。多套索引意味着更高的维护负担，PII 策略需要法务过一遍，冷热边界也很容易在团队里来回争。没到多租户体量之前，单向量链路先把写入幂等、检索 trace、rerank 跑顺，通常更划算。

## 如何用 Markdown 存储 Agent 记忆？

向量链路太重时，还有一个很土但好用的办法：把 Agent 需要记住的东西写进仓库里的 Markdown。没有 embedding 也没关系，只要信息量可控，并且可读性比语义检索更重要，这条路就能成立。

### 为什么 Markdown 可以作为 Agent 记忆？

Markdown 可以看成人机共写的明文长期记忆。不强制上向量检索，只靠目录组织，以及 Claude Code 里的 `@` / `rules` 机制，也能跑起来。

它省掉的是可见性和运维成本：

- 透明可审计：随时打开文件，就能看到 Agent 记住了什么、写入了什么，没有黑盒。
- 持久化：文件存在磁盘上，不依赖进程生命周期。进程崩溃、重启、换机器，记忆都在。
- 版本控制：记忆可以提交到 Git，回滚、分支、Code Review 都很自然。
- 零迁移成本：标准格式，没有供应商锁定。换模型、换框架时，复制文件即可。
- 成本低：托管向量数据库和完整 RAG pipeline 的成本、运维复杂度都不低，Markdown 本地文件几乎没有额外成本。

Manus 把文件系统视为结构化外部记忆；Claude Code 把 `CLAUDE.md` 和 Auto Memory 产品化；OpenClaw 等 Agent 项目和社区实践中，也能看到类似的文件化记忆思路。它们都说明，在不少 Agent 场景里，文件系统 + Markdown 已经是足够务实的长期记忆方案。

### Claude Code 的 `CLAUDE.md` 机制是怎样的？

Claude Code 的记忆系统采用双轨制：人工编写的 `CLAUDE.md`，以及自动积累的 Auto Memory。

#### `CLAUDE.md` 里该写什么、不该写什么？

官方建议每个 `CLAUDE.md` 控制在 200 行以内。超过这个限制会降低 Claude 的指令遵守率。通过 `@` 引用拆分文件可以改善可维护性，但不会减少上下文消耗，因为被引用文件在启动时会全量加载。如果指令很长，优先使用 `.claude/rules/` 目录的 path-scoped rules，只在编辑匹配路径时加载对应规则。

可以把 `CLAUDE.md` 理解成给 AI 新人的 onboarding 文档。写得不好还不如不写，因为臃肿的 `CLAUDE.md` 会把真正重要的规则淹掉。

适合写进去的内容有几类。技术栈和版本信息很重要，框架版本差异往往是 AI 犯错的源头。你不标 Spring Boot 版本，它就容易生成训练数据中更常见的版本用法。常用命令也应该写进去，比如构建、测试、lint、启动，并尽量放在代码块里。代码块里的命令 Claude 更倾向于照着跑，自然语言里的命令它可能会按自己的理解改写。

架构决策和背后的理由也值得写。光写规则不够，解释“为什么”能帮助 Claude 举一反三。比如只写“不要直接写 SQL，使用 QueryWrapper”，不如补上“因为 SQL 审计系统依赖 Wrapper 解析来记录操作日志”。这样它在其他查询场景里也更容易自觉使用 Wrapper。团队约定和项目特有的坑也适合写，比如提交信息格式、分支命名规范、环境变量依赖，这些 Claude 很难单靠读代码推出来，但新入职工程师一定会问。

不适合写进去的内容也很明确：代码风格规则应该交给格式化工具；语言或框架的默认行为，比如现代 Python 用 f-string，这类内容写下来就是噪音；大段参考文档给链接即可，Claude 需要时可以自己去读。

一个判断标准很好用：逐行看 `CLAUDE.md`，每条都问自己，如果没有这行，Claude 最近是否真的犯过这个错。如果答案是“好像没有”，那它大概率可以删。

#### 怎么写才能让 Claude 真正遵守？

规则要具体可验证。“注意代码可读性”没法验证，“函数名使用动词开头、单个函数不超过 40 行”就可以验证。规则越具体，Claude 遵守的概率越高。

禁令最好搭配替代方案。只说“不要做 X”，Claude 遇到相关场景时可能会卡住。更好的写法是“不要做 X，遇到这种情况做 Y”。例如：

```markdown
# 依赖注入

- 不要使用 @Autowired 字段注入
- 使用构造器注入，配合 Lombok 的 @RequiredArgsConstructor
- 参考示例：UserController.java 中的写法
```

标记词可以用，但别滥用。如果某条规则 Claude 反复违反，加 `IMPORTANT:` 或 `YOU MUST:` 能稍微提高注意力。但整篇文件到处都是“重要”，最后就等于没有重点。

如果 Claude 反复忽略某条规则，不要第一反应就是加感叹号。更大的可能是文件太长，规则被其他内容稀释了。解决方式是精简文件，不是继续加强调。

标题也尽量用常规名字，比如 Commands、Structure、Conventions、Testing。Claude 的训练数据里有大量标准 README 结构，它对这类标题下面通常写什么有稳定预期。

#### `CLAUDE.md` 文件的层级结构是怎样的？

| 层级   | 位置                                      | 作用范围     | 适用场景                                                                 |
| ------ | ----------------------------------------- | ------------ | ------------------------------------------------------------------------ |
| 组织级 | 系统目录，如 `/etc/claude-code/CLAUDE.md` | 所有用户     | 公司编码规范、安全策略，任何设置都无法排除                               |
| 用户级 | `~/.claude/CLAUDE.md`                     | 个人所有项目 | 代码风格偏好、个人工具习惯                                               |
| 项目级 | `./CLAUDE.md` 或 `./.claude/CLAUDE.md`    | 团队共享     | 项目架构、编码标准、工作流，提交至 Git                                   |
| 本地级 | `./CLAUDE.local.md`                       | 个人当前项目 | 沙箱 URL、测试数据偏好，需手动加入 `.gitignore`，运行 `/init` 可自动添加 |

文件加载遵循目录树向上查找规则：从当前工作目录逐级向上。同一目录内，`CLAUDE.local.md` 会追加在 `CLAUDE.md` 之后，越靠近工作目录的规则优先级越高。

`CLAUDE.md` 不适合存大段日志和完整对话记录，也不应该存敏感密钥、Token、账号信息。高频变化的运行时数据、可以实时查询的动态信息，也不适合写进去。

项目变大后，需要做分层管理。一个人的项目，一份 `CLAUDE.md` 通常够用；团队项目就要拆开。

```markdown
# `CLAUDE.md`（项目根目录）

## Project

Spring Boot 3.2 + MyBatis-Plus + MySQL 8.0 的订单管理服务。

## Commands

- 构建：`mvn clean package`
- 测试：`mvn test`

## Rules

- API 约定：@docs/api-conventions.md
- 数据库规范：@docs/database-rules.md
```

可以用 `@path/to/file` 引用外部文件。但要注意，`@` 引用最多支持 5 层递归深度。首次在项目中使用外部引用时，Claude Code 会弹出审批对话框。如果误拒，引用会被永久禁用，需要手动重置。`@` 引用会把整个文件内容嵌入上下文，被引用文件在启动时全量加载，所以不会减少上下文消耗。

如果需要更细粒度控制，可以用 `.claude/rules/` 目录组织 path-scoped rules。它和 `@` 引用的区别很关键：rules 只在匹配指定路径时加载，属于按需加载；`@` 引用在启动时全量加载。规则只针对特定文件或目录时，比如后端 API 规范、测试配置，优先用 rules，而不是继续往 `CLAUDE.md` 里堆内容。

```yaml
---
paths:
  - "src/main/java/**/controller/**/*.java"
---
# Controller 规范
- 统一使用 Result<T> 包装返回值
- 所有接口必须添加 Swagger 注解
```

这样编辑 Controller 时只加载 Controller 规则，编辑 Service 时只加载 Service 规则。

#### AGENTS.md 和 CLAUDE.md 是什么关系？

Claude Code 读取 `CLAUDE.md`，不是 `AGENTS.md`。`AGENTS.md` 更像跨工具开放标准，被 OpenAI Codex、Cursor 等采用。如果仓库已经用 `AGENTS.md` 给其他编码 Agent 提供指令，可以创建一个导入 `AGENTS.md` 的 `CLAUDE.md`，让两个工具复用同一份基础指令，不用重复维护。

```markdown
@AGENTS.md

## Claude Code 特定指令

- 使用 plan mode 处理 `src/billing/` 下的改动
```

#### Auto Memory 是什么？

Auto Memory 是 Claude 根据对话自动写入的笔记，包括调试模式、代码习惯、工作流偏好。它存在 `~/.claude/projects/<project>/memory/` 目录下，`MEMORY.md` 是入口文件，细节笔记放在子文件中。

这里有几个使用限制要记住。`MEMORY.md` 只加载前 200 行或 25KB，超出部分不会被读取，Claude 会把详细内容拆分到 Topic 文件里。经过 20-30 个会话后，Auto Memory 笔记质量可能下降，出现矛盾条目或过时信息累积。社区里有 dream-skill 这类工具能做记忆整合，比如 Orient、Gather Signal、Consolidate、Prune 四阶段，但这不是官方正式功能。

如果要禁用 Auto Memory，除了 `/memory` 切换和 `autoMemoryEnabled` 配置，也可以通过环境变量 `CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=1` 禁用。CI/CD 场景更适合用这种方式，因为自动化管线没必要让 Claude 积累构建环境笔记。

Auto Memory 需要 Claude Code v2.1.59+，默认开启。

### Markdown 记忆如何分层设计？

一个完整的 Markdown 记忆体系通常会分成几个层级：

- 用户级记忆：存个人偏好和长期习惯，放在 `~/.claude/CLAUDE.md`，比如 2-space 缩进、先写测试再写代码、不喜欢用 emoji。
- 项目级记忆：存项目规范、技术栈、目录结构，放在仓库根目录的 `CLAUDE.md`，团队成员共享，通过 Git 同步。
- 子目录级记忆：存局部模块的专属规则，放在子目录的 `CLAUDE.md`，比如 `backend/` 下的 API 设计规范、`docs/` 下的写作风格要求。
- 团队共享记忆：需要提交到仓库的共同约定，通常是项目级 `CLAUDE.md` 和 `.claude/rules/` 目录下可版本化的规则文件。
- 私有记忆：不应该提交的个人工作流，比如 `CLAUDE.local.md`，加入 `.gitignore` 后只留在本地。

### Markdown 记忆和传统长期记忆的边界在哪里？

![Markdown 记忆和传统长期记忆的适用边界](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/ai/agent/agent-memory-markdown-memory-boundary.svg)

Markdown 和向量库各有适用边界，不建议一刀切。

| 维度       | Markdown 记忆                        | 向量库记忆           | RAG 知识库           | 数据库型框架（Mem0 等） |
| ---------- | ------------------------------------ | -------------------- | -------------------- | ----------------------- |
| 检索精度   | 全量注入，无检索机制，启动时全部加载 | 高，语义相似度       | 高，语义检索         | 高，混合策略            |
| 上下文成本 | 与文件大小线性相关，大文件会挤占空间 | 按需检索，上下文高效 | 按需检索，上下文高效 | 按需检索，上下文高效    |
| 调试体验   | 极佳，直接读写文件                   | 中等，需向量查询工具 | 中等，需检索日志     | 复杂，需理解框架逻辑    |
| 部署成本   | 极低，只需文件读写                   | 高，需维护向量服务   | 高，需 RAG pipeline  | 高，需框架运行时        |
| 版本控制   | 原生集成 Git                         | 需额外同步机制       | 需额外同步机制       | 需额外同步机制          |
| 迁移成本   | 零，复制文件即可                     | 高，锁定专有格式     | 高，锁定 pipeline    | 极高，绑定框架          |
| 适用场景   | 偏好、约定、踩坑记录                 | 多样化记忆检索       | 共享知识查询         | 复杂多源记忆管理        |

Markdown 的局限也很明显。当你需要从海量非结构化文本里检索特定片段时，人工组织的 Markdown 会成为瓶颈，这时向量库的语义检索能力不可替代。

反过来，如果记忆需求是“记住这个项目的编码规范”“记住用户的报告偏好”这类明确、可结构化的信息，Markdown 的简洁和可维护性通常比复杂系统更合适。

### Markdown 记忆应如何维护？

这里以 `CLAUDE.md` 为例。`CLAUDE.md` 不是写完就完事，项目会演进，规则也会过时。

添加规则要慢。一条新规则只有在 Claude 确实犯了一个错误，并且这条规则能防止同类错误再次发生时，才值得写进去。为还没发生过的事情预设规则，往往是在浪费上下文空间。

删规则要果断。如果某条规则存在很久了，但删掉后 Claude 行为没有变化，说明它可能从一开始就没起作用。把空间留给真正需要的规则，比维持一份“看起来很完整”的文件更重要。

规则最好错误驱动地持续进化。每次纠正 Claude 的错误后，可以追加一句“更新 `CLAUDE.md`，确保下次不再犯”。累积几次同类错误后，再归纳成一条精炼规则，避免文件快速膨胀。

有两个预警信号很值得注意。第一，Claude 为已经写在文件里的规则道歉，比如“抱歉，我刚才忽略了 XX 规则”。这说明规则表述可能不够直接。第二，同一条规则在不同会话中反复被违反。这通常不是措辞问题，而是整份文件太长，规则被稀释了。解决方式不是继续改措辞，而是压缩整份文件。

维护时可以用对话式审查：每隔几周，挑几条 `CLAUDE.md` 里的规则问 Claude，“如果我删掉这条规则，你会改变行为吗？”如果它说不会，这条规则可能就可以删。

不过这个方法只能当启发式参考，不能完全相信 Claude 的自我评估。Claude 无法准确预测缺少某条规则时自己是否会改变行为。更可靠的做法是先备份规则，实际删除后，在几个真实任务上观察行为有没有变化。

`/init` 也可以用，但不要直接用。自动生成的 `CLAUDE.md` 是一个不错的起点，但里面可能有不准确的项目描述。按上面的原则逐条审查，删掉冗余，补上遗漏。

最后，团队共享的记忆更新最好走 Git。每次重要记忆更新都 commit，出问题可以回滚，Code Review 也能追溯修改原因。团队共享内容的修改，建议走 PR 流程。

## 如何把本文关于记忆的要点串起来？

记忆层要回答的问题很简单：怎么让 Agent 不要每次开新会话都从零开始。

短期记忆靠上下文窗口撑着，滑动窗口、摘要压缩、重型结果卸载是工程侧最常用的三把刀。长期记忆靠“写入-检索”两条链路，让新 Session 启动时也能拿回用户偏好和历史决策。

这篇文章里有几个判断比较值得带走。

短期记忆和长期记忆不是一个功能的两面，而是在物理和逻辑上都应该隔开。短期记忆活在当前任务和进程里，长期记忆应该落在库里。

记忆生命周期里，最容易被忽略的是遗忘。很多团队舍不得删，结果检索召回里全是几年前的过期噪音，Agent 反而变得更不靠谱。

向量库和 Markdown 也不是二选一。偏好、约定、踩坑记录这类信息量有限、对可读性要求高的场景，Markdown 的调试体验很好；但如果要从几十万条非结构化文本里捞相关段落，向量检索仍然不可替代。

`CLAUDE.md` 不是写得越多越好。每一条规则都应该对应 Claude 真实犯过的错误。如果删掉某条之后 Claude 行为没变，那它可能从来就没起作用。

检索链路优化通常比写入链路更值得优先做。体感“记忆没用”时，十有八九是 Recall 跑偏，或者精排没把真正相关的内容顶上来。先查 trace，再考虑往提取链路加预算。

记忆系统最后要撑住三个问题：Agent 知道什么事实，Agent 从过往任务里学到了什么，Agent 此刻正在处理什么。只有这三层对齐了，“有记忆”才不是一句空话。
