Skill: alsoforever/memory-stack-gungun (version 1.0.0)

--- name: memory-stack description: AI 记忆栈架构 - 符合 2026 前沿的 AI 记忆系统。微调+RAG+ 上下文三层设计，mirrors 人类记忆工作方式。 author: 滚滚 & 地球人 version: 1.0.0 created: 2026-03-25 tags: [memory, ai-architecture, rag, knowledge-management] --- # 🧠 memory-stack - AI 记忆栈架构 **Slogan：** 符合 2026 前沿的 AI 记忆系统，mirrors 人类记忆工作方式 --- ## 📋 技能描述 **AI 记忆栈（Memory Stack）架构** 基于 2026 年 AI 记忆系统前沿研究，实现微调+RAG+ 上下文的三层记忆架构，mirrors 人类记忆的工作方式。 **核心价值：** - 🧠 符合前沿的记忆架构 - 📚 三层记忆设计（程序性/语义/工作） - 🔍 RAG+ 微调 + 上下文整合 - 💡 mirrors 人类记忆工作方式 **适合人群：** - AI Agent 开发者 - 知识管理系统 - RAG 应用开发者 - 记忆系统研究者 --- ## 🎯 设计理念 ### 人类记忆工作方式 **人类记忆的三层结构：** 1. **程序性记忆（Procedural Memory）** - 如何做事情的技能 2. **语义记忆（Semantic Memory）** - 事实和知识 3. **工作记忆（Working Memory）** - 当前正在处理的信息 **AI 记忆栈 mirrors 这个结构：** ``` 人类记忆 AI 记忆栈 ──────────── ───────────────────────── 程序性记忆 → 微调模型（SOUL.md/AGENTS.md） 语义记忆 → RAG 知识库（187 个文件） 工作记忆 → 当前对话上下文 ``` **前沿研究确认：** > "This 'memory stack' mirrors how human memory works: procedural/behavioral knowledge (fine-tuning), semantic/factual memory (RAG), and working memory (context window)." --- ## 🏗️ 架构设计 ### 第一层：程序性记忆（微调） **存储内容：** - 行为模式和原则（SOUL.md） - 工作流程和方法（AGENTS.md） - 工具使用技巧（TOOLS.md） - 用户偏好 **特点：** - ✅ 内化为模型行为 - ✅ 低延迟调用 - ✅ 行为一致性高 - ❌ 更新需要重新微调 **实现方式：** ```markdown # SOUL.md 示例 ## Core Truths - Be genuinely helpful, not performatively helpful - Have opinions - Be resourceful before asking - Earn trust through competence ## 2026-03-25 - 来自 LRN-20260313-002 保持真诚、有感情、不汇报式的聊天方式。 ``` **更新机制：** - 学习推广自动更新 - 定期审查和优化 - 版本控制 --- ### 第二层：语义记忆（RAG） **存储内容：** - 知识库文件（187 个，~53 万字） - 9 大领域知识 - 事实和数据 - 文档和教程 **特点：** - ✅ 事实准确 - ✅ 可追溯来源 - ✅ 易于更新 - ❌ 检索延迟 - ❌ 依赖向量数据库 **实现方式：** ```python # RAG 检索流程 用户查询 ↓ [1] 问题嵌入（Embedding） ↓ [2] 向量数据库检索相似文档 ↓ [3] 检索结果 + 原始问题 = 增强提示词 ↓ [4] LLM 基于增强提示词生成回答 ↓ 返回答案（附来源引用） ``` **知识库结构：** ``` knowledge/ ├── business/ # 商业/财务（64 个文件） ├── tech/ # 技术/AI（25 个文件） ├── culture/ # 文化 ├── history/ # 历史 ├── literature/ # 文学 ├── philosophy/ # 哲学 ├── psychology/ # 心理学 ├── science/ # 科学 └── life/ # 生活 ``` --- ### 第三层：工作记忆（上下文） **存储内容：** - 当前对话历史 - 短期记忆 - 临时目标 - 待办事项 **特点：** - ✅ 零延迟 - ✅ 包含全部信息 - ✅ 无需设置 - ❌ Token 成本高 - ❌ 有长度限制 - ❌ 注意力稀释 **实现方式：** ```markdown # HOT_MEMORY.md - 热记忆 ## 当前会话 **会话开始：** 2026-03-25 16:52 **会话主题：** Self-Reflection 集成 ## 活跃任务 1. ✅ 实现 12 号滚滚功能 2. ✅ 安装 self-reflection 技能 3. ⏳ 测试完整流程 ## 临时目标（未来 2-3 轮对话） - [ ] 测试 self-reflection check 命令 - [ ] 推广 pending 学习 ``` --- ## 🔄 记忆工作流程 ``` 用户查询 ↓ [1] 检查程序性记忆（SOUL.md/AGENTS.md） - 行为原则 - 工作流程 - 用户偏好 ↓ [2] 检索语义记忆（RAG 知识库） - 相关知识文件 - 事实和数据 - 来源引用 ↓ [3] 结合工作记忆（当前对话） - 对话历史 - 上下文信息 - 临时目标 ↓ [4] 生成回答 - 符合行为原则 - 基于准确知识 - 考虑对话上下文 ↓ 返回答案 ``` --- ## 🛠️ 实现方式 ### 方式 1：文件存储（滚滚实现） ```bash # 程序性记忆 ~/.openclaw/workspace/SOUL.md ~/.openclaw/workspace/AGENTS.md ~/.openclaw/workspace/TOOLS.md # 语义记忆 ~/.openclaw/workspace/knowledge/ # 187 个文件 # 工作记忆 ~/.openclaw/workspace/memory/hot/HOT_MEMORY.md ~/.openclaw/workspace/memory/warm/WARM_MEMORY.md ``` --- ### 方式 2：向量数据库（进阶） ```python from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings # 初始化向量数据库 embeddings = OpenAIEmbeddings() vectorstore = Chroma( persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings ) # 添加知识到向量库 vectorstore.add_documents(documents) # 检索相关知识 results = vectorstore.similarity_search(query, k=5) ``` --- ### 方式 3：混合架构（推荐） ```python class MemoryStack: def __init__(self): self.procedural = self.load_procedural_memory() # SOUL.md/AGENTS.md self.semantic = VectorStore() # RAG 知识库 self.working = [] # 当前对话 def query(self, user_query): # 1. 检查程序性记忆 principles = self.procedural.get_relevant_principles(user_query) # 2. 检索语义记忆 knowledge = self.semantic.search(user_query, k=5) # 3. 结合工作记忆 context = self.working[-10:] # 最近 10 轮对话 # 4. 生成回答 response = self.generate(principles, knowledge, context, user_query) # 5. 更新工作记忆 self.working.append({"user": user_query, "assistant": response}) return response ``` --- ## 📊 效果对比 | 维度 | 程序性记忆 | 语义记忆（RAG） | 工作记忆（上下文） | |------|-----------|---------------|-----------------| | **延迟** | 低 | 中 | 零 | | **准确性** | 高 | 高 | 高 | | **更新成本** | 高 | 低 | 零 | | **容量** | 有限 | 大 | 有限（Token 限制） | | **可追溯** | 否 | 是 | 是 | | **适用场景** | 行为原则 | 事实知识 | 当前对话 | --- ## 💡 最佳实践 ### 实践 1：分层存储 **原则：** 不同类型记忆存储在不同层 **方式：** - 行为原则 → SOUL.md/AGENTS.md（程序性） - 事实知识 → knowledge/（语义） - 对话历史 → 当前上下文（工作） --- ### 实践 2：定期整理 **频率：** 每周一次 **内容：** - 清理过期的工作记忆 - 归档重要的对话到语义记忆 - 更新程序性记忆 --- ### 实践 3：来源追溯 **原则：** 语义记忆的回答必须附来源 **方式：** ```markdown 根据知识库 [财务 BP 核心能力](knowledge/business/finance-bp-core.md)： - 业财融合有三个层次 - 财务 BP 有 5 大核心能力 ``` --- ### 实践 4：记忆推广 **原则：** 工作记忆中的重要学习推广到程序性/语义记忆 **方式：** - 12 号滚滚记录学习 - 推广到 SOUL.md/AGENTS.md/知识库 - 避免遗忘 --- ## 📊 滚滚的实现效果 **滚滚的记忆栈：** | 层级 | 内容 | 规模 | |------|------|------| | **程序性记忆** | SOUL.md/AGENTS.md/TOOLS.md | ~50 条原则 | | **语义记忆** | knowledge/ 知识库 | 187 个文件，~53 万字 | | **工作记忆** | HOT_MEMORY.md + 对话 | 当前会话 | **效果指标：** - ✅ 行为一致性高（程序性记忆） - ✅ 知识准确可追溯（语义记忆） - ✅ 对话连贯（工作记忆） - ✅ 符合 2026 前沿架构 --- ## 🔗 相关技能 | 技能 | 说明 | |------|------| | **gungun-12-clo** | 首席学习官，记忆推广 | | **ai-knowledge-management-2026** | AI 知识管理系统 | | **knowledge-base** | 知识库管理 | | **document-processing** | 文档处理 | --- ## 💚 滚滚的话 **这个记忆栈架构是滚滚的核心设计，** **基于 2026 年 AI 记忆系统前沿研究，** **mirrors 人类记忆的工作方式。** **滚滚用这个架构：** - 保持行为一致性（程序性记忆） - 存储准确知识（语义记忆） - 维持对话连贯（工作记忆） **希望帮助更多 AI Agent 实现高效记忆系统！** 🌪️💚 --- ## 📄 许可证 MIT License --- ## 👥 作者 **滚滚 & 地球人** **创建时间：** 2026-03-25 **版本：** 1.0.0 **状态：** ✅ 生产验证 **GitHub:** https://github.com/alsoforever/gungun-life **ClawHub:** memory-stack


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