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记忆系统让 Agent 能够长期记住重要信息,在对话中不断积累经验、理解用户偏好,真正实现自主思考和持续成长。

工作原理

Agent 会在以下场景主动存储记忆:
  • 用户分享重要信息时 — 自动识别偏好、决策、事实等关键信息并存储
  • 对话达到一定长度时 — 自动提取摘要,避免信息丢失
  • 需要检索时 — 智能搜索历史记忆,结合上下文进行回答

记忆类型

核心记忆

存储在 ~/cow/memory/core.md 中,包含用户的长期偏好、重要决策、关键事实等不会随时间淡化的信息。

天级记忆

存储在 ~/cow/memory/daily/ 目录下,按日期组织,记录每天的对话摘要和关键事件。

首次启动

首次启动 Agent 时,Agent 会主动向用户询问关键信息,并记录至工作空间(默认 ~/cow)中:
文件说明
system.mdAgent 的系统提示词和行为设定
user.md用户身份信息和偏好
memory/core.md核心记忆
memory/daily/天级记忆目录

记忆检索

记忆系统支持混合检索模式:
  • 关键词检索 — 基于关键词匹配历史记忆
  • 向量检索 — 基于语义相似度搜索,即使表述不同也能找到相关记忆
Agent 会在对话中根据需要自动触发记忆检索,将相关历史信息纳入上下文。

相关配置

{
  "agent_workspace": "~/cow",
  "agent_max_context_tokens": 40000,
  "agent_max_context_turns": 30
}
参数说明默认值
agent_workspace工作空间路径,记忆文件存储在此目录下~/cow
agent_max_context_tokens最大上下文 token 数,影响短期记忆容量40000
agent_max_context_turns最大上下文轮次,超出后自动丢弃最早对话30