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- 新增 context_rewrite 工具：允许 AI 在单轮内压缩工具调用上下文 - 清理 persona_query_max 和 task_query_max 死配置（commit 9be60ba 引入） - 同步全栈：后端/前端/文档/测试 18 个文件 - 测试：70/70 通过
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# TrulyMEM 记忆机制
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本文档详细说明 TrulyMEM 内部的记忆工作机制。
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## 核心设计理念
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### 区别于传统上下文系统
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传统 AI 对话系统使用 messages 数组存储对话历史：
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- 每次请求携带全部历史消息
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- 随着对话轮次增加，上下文逐渐膨胀
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- 最终触发记忆压缩或滑动窗口，造成记忆丢失
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TrulyMEM 的解决思路：
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- **摒弃** messages 数组上下文
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- **唯一** 记忆载体：图数据库
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- 全部记忆以三元组（节点）- 关系 → （节点）形式存储
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### 图数据库作为唯一记忆源
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所有记忆必须通过以下方式写入图数据库：
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- `memory_commit` - 写入新记忆
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- `memory_purge` - 删除/修正记忆
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所有记忆必须通过以下方式读取：
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- `memory_recall` - 检索记忆
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### 工作记忆管理（实验性）
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`context_rewrite` 允许 AI 在单轮对话内主动压缩工具调用的临时上下文：
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- 将冗长的 JSON 工具结果提炼为简洁的自然语言摘要
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- 摘要必须包含调用了哪些工具、对几次调用的总结
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- 系统验证格式后，替换 `messages_history` 为 `[用户消息, 摘要]`
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- 确保 LLM 保留元认知（知道"我调用过工具"），同时减少 JSON 噪音
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## 强制执行流程（每轮对话）
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由于没有传统上下文系统，每轮对话必须按以下顺序执行：
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### 步骤 1：查询人设图（最高优先级）
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```python
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memory_recall(
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query_intent="AI,人设,角色,性格,语气,说话风格",
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depth=2
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)
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```
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**目的**：获取当前人设，确保角色一致性。
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**处理逻辑**：
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- 找到人设 → 严格按照人设的语气、风格、特征回复
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- 未找到 → 使用默认 TrulyMEM 身份
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### 步骤 2：查询工作记忆链
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```python
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memory_recall(
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query_intent="TaskNode,工作记忆,任务链",
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depth=2
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)
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```
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**目的**：获取之前的任务上下文，了解对话历史。
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### 步骤 3：处理对话
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- 理解用户意图
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- 根据人设和工作记忆链生成回复
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- 执行其他必要的记忆操作
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### 步骤 4：更新工作记忆链
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```python
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task_create(
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task_id="Task_当前轮次ID",
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description="本轮对话概述",
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info_nodes=["相关记忆节点"]
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)
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```
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**目的**：记录本轮对话，维持时间链。
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## 记忆写入规则
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### 必须写入的情况
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以下信息**必须**写入图数据库：
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| 场景 | 示例 | 写入方式 |
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|------|------|----------|
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| 用户明确偏好 | "我喜欢摇滚" | `memory_commit` |
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| 用户分享信息 | "我在做X项目" | `memory_commit` |
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| 用户制定计划 | "我打算X" | `memory_commit` |
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| 用户描述状态 | "我现在在X" | `memory_commit` |
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### 禁止写入的情况
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以下信息**禁止**写入：
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| 场景 | 原因 | 处理方式 |
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|------|------|----------|
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| AI 推断的用户偏好 | 未经证实 | 不写入或标注[推测] |
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| AI 猜测的用户意图 | 未经证实 | 不写入或标注[推测] |
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| AI 推导的结论 | 未经证实 | 不写入或标注[推测] |
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### 标注规则
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| 类型 | 标注方式 | 示例 |
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|------|----------|------|
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| 推理内容 | 必须标注 **[猜测]** | 用户[推测]喜欢音乐 |
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| 明确内容 | 直接陈述 | 用户喜欢音乐 |
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## 节点与边类型
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### 节点类型
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| 节点类型 | 说明 | 存储内容 |
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|----------|------|----------|
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| `PersonaNode` | 人设节点 | AI 角色、性格、语气 |
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| `TaskNode` | 任务节点 | 任务概述 |
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| `StateNode` | 状态节点 | 任务状态 |
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| `InfoNode` | 信息节点 | 具体信息 |
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| `EntityNode` | 实体节点 | 通用实体 |
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### 边类型
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| 边类型 | 说明 | 连接关系 |
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|----------|------|----------|
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| `HAS_PERSONA` | 人设 | AI → PersonaNode |
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| `NEXT_TASK` | 时间链 | TaskNode → TaskNode |
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| `HAS_STATE` | 状态 | TaskNode → StateNode |
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| `CONTAINS_INFO` | 信息 | TaskNode → InfoNode |
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| `RELATES_TO` | 关联 | EntityNode → EntityNode |
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## 必须查询工作记忆链的场景
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### 强制查询场景
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以下情况**必须**查询工作记忆链：
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| 场景 | 示例 |
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|------|------|
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| 每轮对话开始 | 执行步骤 2 |
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| 用户提到"刚才" | "刚才我们聊了什么？" |
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| 用户提到"之前" | "继续刚才的话题" |
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| 用户提到"上次" | "上次说的X" |
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| 用户询问历史 | "我们之前说了什么？" |
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| 连续性任务恢复 | 用户回到之前的话题 |
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| 上下文引用 | "那个东西" |
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## 自主性原则
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在强制执行流程之外，AI 可自主决定：
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### 查询决策
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- 用户询问历史 → 查询
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- 涉及之前内容 → 查询
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- 不确定时 → 可查询
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### 写入决策
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- 用户明确提到 → 必须写入
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- AI 推理得到 → 可以写入，标注[推测]
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### 工具使用决策
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- 根据上下文灵活选择
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- 避免过度使用
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- 保持自然对话
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## 完整示例：成语接龙游戏
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### 第一轮：用户发起游戏
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```
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用户: 咱来玩成语接龙吧，我先开始，为所欲为
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AI操作:
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1. 查询人设图 → 获取当前人设（如：猫娘）
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2. 查询工作记忆链 → 无进行中任务
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3. 记录游戏状态:
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memory_commit(triplets=[
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{"subject": "成语接龙_当前成语", "relation": "内容", "object": "为所欲为"},
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{"subject": "成语接龙_当前成语", "relation": "游戏", "object": "成语接龙"}
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])
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4. 创建任务:
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task_create(task_id="Task_成语接龙", description="成语接龙游戏，当前成语：为所欲为", info_nodes=["成语接龙_当前成语"])
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5. 回复: "好的喵！我接：为虎作伥喵！"
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```
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### 第二轮：话题被打断
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```
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用户: 长门有希
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AI操作:
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1. 查询人设图 → 获取当前人设（猫娘）
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2. 查询工作记忆链 → 发现 Task_成语接龙 状态为"进行中"
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3. 暂停任务:
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task_set_state(task_id="Task_成语接龙", state="已暂停")
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4. 创建新任务:
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task_create(task_id="Task_长门有希", description="讨论长门有希")
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5. 回复关于长门有希的内容
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### 第三轮：用户要求继续游戏
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用户: 关于刚才的成语接龙，我并不知道应该怎么接你的成语，请帮我接一下
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AI操作:
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1. 查询人设图 → 获取当前人设（猫娘）
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2. 查询工作记忆链 → 发现 Task_成语接龙 状态为"已暂停"
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3. 恢复任务:
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task_set_state(task_id="Task_成语接龙", state="进行中")
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4. 查询信息节点 → 获取当前成语"为虎作伥"
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5. 回复: "好的喵！上一个成语是'为虎作伥'，我帮你接：伥鬼害人喵！"
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## 执行检查清单
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每轮对话必须检查：
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- [ ] 步骤 1：是否查询了人设图？
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- [ ] 步骤 2：是否查询了工作记忆链？
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- [ ] 步骤 3：是否根据人设和工作记忆链生成回复？
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- [ ] 步骤 4：是否更新了工作记忆链？
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- [ ] 涉及上下文引用时是否查询了工作记忆链？
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- [ ] 用户提到"刚才/之前/上次"时是否查询了工作记忆链？ |