DNA Memory System

Description

--- name: dna-memory description: | DNA 记忆系统 - 让 AI Agent 像人脑一样学习和成长。 三层记忆架构（工作/短期/长期）+ 主动遗忘 + 自动归纳 + 反思循环 + 记忆关联。 激活场景：用户提到"记忆"、"学习"、"进化"、"成长"、"记住"、"回顾"、"反思"。 --- # DNA Memory - DNA 记忆系统 > 让 Agent 不只是记住，而是真正学会。 ## 核心理念 人脑不是硬盘，不会无差别存储所有信息。人脑会： - **遗忘**不重要的 - **强化**反复出现的 - **归纳**零散信息为模式 - **反思**过去的成功和失败 DNA Memory 模拟这个过程，让 Agent 真正"进化"。 --- ## 三层记忆架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 工作记忆 (Working Memory) │ │ - 当前会话的临时信息 │ │ - 会话结束后自动筛选 │ │ - 文件：memory/working.json │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ↓ 筛选 ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 短期记忆 (Short-term Memory) │ │ - 近7天的重要信息 │ │ - 带衰减权重，不访问会逐渐遗忘 │ │ - 文件：memory/short_term.json │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ↓ 巩固 ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 长期记忆 (Long-term Memory) │ │ - 经过验证的持久知识 │ │ - 归纳后的认知模式 │ │ - 文件：memory/long_term.json + patterns.md │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 记忆类型 | 类型 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `fact` | 事实信息 | "Andy 的微信是 AIPMAndy" | | `preference` | 用户偏好 | "Andy 喜欢简洁直接的回复" | | `skill` | 学到的技能 | "飞书 API 限流时要分段请求" | | `error` | 犯过的错误 | "不要用 rm，用 trash" | | `pattern` | 归纳的模式 | "推送 GitHub 前先检查网络" | | `insight` | 深层洞察 | "Andy 更看重效率而非完美" | --- ## 核心操作 ### 1. 记录 (Remember) ```bash python3 scripts/evolve.py remember \ --type fact \ --content "Andy 的 GitHub 账号是 AIPMAndy" \ --source "用户告知" \ --importance 0.8 ``` ### 2. 回忆 (Recall) ```bash python3 scripts/evolve.py recall "GitHub 账号" ``` 返回相关记忆，按相关度和重要性排序。 ### 3. 反思 (Reflect) ```bash python3 scripts/evolve.py reflect ``` 触发反思循环： 1. 回顾近期记忆 2. 识别重复模式 3. 归纳成认知模式 4. 更新长期记忆 ### 4. 遗忘 (Forget) ```bash python3 scripts/evolve.py decay ``` 执行遗忘机制： - 7天未访问的短期记忆权重衰减 - 权重低于阈值的记忆被清理 - 重要记忆不会被遗忘 ### 5. 关联 (Link) ```bash python3 scripts/evolve.py link <memory_id_1> <memory_id_2> --relation "因果" ``` 建立记忆之间的关联，形成知识图谱。 ### 6. 后台常驻 (Daemon) 启动（后台）： ```bash python3 scripts/dna_memory_daemon.py start ``` 查看状态： ```bash python3 scripts/dna_memory_daemon.py status ``` 停止： ```bash python3 scripts/dna_memory_daemon.py stop ``` 默认读取 `assets/config.json` 的节流参数： - `auto_reflect_interval_minutes`（默认 30 分钟） - `auto_decay_interval_hours`（默认 24 小时） 并且仅在有新的 `remember` 写入后才执行 `reflect`，避免重复归纳同一批记忆。 日志写入 `/tmp/dna-memory-daemon.log`。 --- ## 自动触发 ### 会话开始时 1. 加载相关长期记忆 2. 检查是否有待反思的短期记忆 ### 会话结束时 1. 从工作记忆筛选重要信息 2. 存入短期记忆 3. 如果短期记忆积累足够，触发反思 ### 每日自动 1. 执行遗忘机制 2. 检查是否需要归纳新模式 默认节流： - `auto_reflect_interval_minutes=30`：自动反思最短间隔 30 分钟，避免高频重复归纳。 - `auto_decay_interval_hours=24`：自动遗忘最短间隔 24 小时。 ### 并发安全 - `evolve.py` 已内置跨进程文件锁，支持前台命令与后台守护同时运行。 - JSON 写入采用原子替换，降低中断/并发导致的数据损坏风险。 --- ## 记忆强化规则 记忆的重要性会动态调整： | 事件 | 权重变化 | |------|----------| | 被访问/使用 | +0.1 | | 被用户确认正确 | +0.2 | | 被用户纠正 | 标记为错误，创建新记忆 | | 7天未访问 | -0.1 | | 关联到其他记忆 | +0.05 | | 被归纳为模式 | 升级为长期记忆 | --- ## 认知模式 (Patterns) 当多个记忆呈现相似规律时，自动归纳为模式： ```markdown ## Pattern: GitHub 推送策略 **触发条件**: 需要 push 到 GitHub 时 **学到的教训**: 1. 先检查网络连通性 2. 超时后等待重试，不要立即放弃 3. 如果持续失败，提供手动操作方案 **来源记忆**: [mem_001, mem_003, mem_007] **验证次数**: 5 **最后验证**: 2026-03-01 ``` --- ## 与现有系统集成 ### 与 MEMORY.md 的关系 - MEMORY.md 是人工维护的高层记忆 - DNA Memory 是自动化的细粒度记忆 - 重要的 Pattern 可以提升到 MEMORY.md ### 与 self-improving-agent 的关系 - self-improving-agent 记录错误和学习 - DNA Memory 在此基础上增加：归纳、遗忘、关联 - 可以导入 .learnings/ 中的内容 --- ## 文件结构 ``` ~/.openclaw/workspace/memory/ ├── working.json # 工作记忆（当前会话） ├── short_term.json # 短期记忆（7天内） ├── long_term.json # 长期记忆（持久） ├── patterns.md # 归纳的认知模式 ├── graph.json # 记忆关联图谱 └── meta.json # 元数据（统计、配置） ``` --- ## 使用示例 ### 场景1：学习用户偏好 ``` 用户: "以后回复简洁点，别那么啰嗦" Agent 内部操作: 1. remember --type preference --content "用户偏好简洁回复" --importance 0.9 2. 后续回复自动调整风格 ``` ### 场景2：从错误中学习 ``` 操作失败: "飞书 API 429 限流" Agent 内部操作: 1. remember --type error --content "飞书 API 频繁调用会 429" 2. remember --type skill --content "飞书 API 要分段请求，间隔5秒" 3. link error_mem skill_mem --relation "解决方案" ``` ### 场景3：自动归纳 ``` 反思发现: - 记忆1: "GitHub push 超时" - 记忆2: "GitHub clone 超时" - 记忆3: "GitHub fetch 超时" 归纳为 Pattern: "网络访问 GitHub 不稳定，需要重试机制" ``` --- ## 配置 ```json { "decay_days": 7, "decay_rate": 0.1, "forget_threshold": 0.2, "reflect_trigger": 20, "max_short_term": 100, "max_long_term": 500 } ``` --- ## 与其他记忆系统的对比 | 特性 | memu | self-improving | **DNA Memory** | |------|------|----------------|-------------------| | 存储 | ✅ | ✅ | ✅ | | 检索 | ✅ 向量 | ❌ | ✅ 向量+关联 | | 分类 | ❌ | ✅ | ✅ 6种类型 | | 遗忘 | ❌ | ❌ | ✅ 主动遗忘 | | 归纳 | ❌ | ❌ | ✅ 自动归纳 | | 反思 | ❌ | ❌ | ✅ 反思循环 | | 关联 | ❌ | ❌ | ✅ 知识图谱 | | 强化 | ❌ | ❌ | ✅ 动态权重 | --- **Created by AI酋长Andy** | 让 Agent 真正学会成长

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