| name | memory-fragment |
| description | 碎片化长期记忆系统。当需要添加、搜索、管理记忆碎片时使用此技能。 |
Memory Fragment Skill
碎片化长期记忆系统,模拟人类记忆特性:随机性、模糊检索、遗忘与整合。
核心概念
| 概念 | 说明 |
|---|
| 碎片 (Fragment) | 一条独立的记忆内容,不超过50字的一句话总结 |
| Layer | 层 级:deep(深层重要)/ surface(表层次要) |
| Weight | 权重:记忆强度,0.0-1.0 |
工具列表
memory_fragment_add
⚠️ 【强制要求】添加碎片时必须分析语义并传入完整的 associations 数组!
不传 associations 将导致关联词丢失,影响搜索功能。
# 参数
content: string # 记忆内容(一句话总结)
associations: string[] # ⚠️ 必须:关联词数组
category?: string # 分类(可选)
layer?: surface | deep # 层级(可选)
associations 规则:
- 必须包含:原词、中英文变体、同义词、缩写
- 例如:VSCode → ["VSCode", "编辑器", "IDE", "编程"]
- 刀剑神域 → ["刀剑神域", "SAO", "动漫", "动画"]
❌ 错误示例:
memory_fragment_add content="VSCode是编程工具"
✅ 正确示例:
memory_fragment_add content="VSCode是编程工具" associations=["VSCode", "编辑器", "IDE", "编程", "开发"]
memory_fragment_add content="刀剑神域SAO是经典日漫" associations=["刀剑神域", "SAO", "动漫", "日漫", "经典"]
自动行为(v2.0.0 新增):
- 添加碎片时自动分析 associations 中的中英文关键词
- 自动调用 synonym_map_add 将英文词和中文词配对添加到同义词映射表
memory_fragment_search
搜索记忆碎片(带温度随机性)。
# 参数
query: string # 查询内容
temperature?: number # 温度 0.0-1.0(默认 0.5)
limit?: number # 返回数量(默认 5)
layer?: # 层级过滤:surface / deep
weight_threshold?: number # 最低权重过滤(默认 0.2)
温度说明:
- 低温度(0.0-0.3):确定性高,只返回高权重碎片
- 中温度(0.4-0.6):平衡模式
- 高温度(0.7-1.0):随机性高,可能返回低权重碎片
使用示例:
memory_fragment_search query="Lain"
memory_fragment_search query="VSCode" temperature=0.9 limit=3
memory_fragment_stats
查看碎片统计信息。
# 参数
无
返回:
- total: 碎片总数
- by_layer: 各层级数量
- by_category: 各分类数量
- avg_weight: 平均权重
- avg_recall_frequency: 平均召回频率
- unused_over_30days: 超过30天未使用的碎片数
使用示例:
memory_fragment_stats
memory_fragment_view
查看碎片列表。
# 参数
category?: string # 分类过滤
layer?: string # 层级过滤
使用示例:
memory_fragment_view
memory_fragment_view layer="deep"
memory_fragment_delete
删除碎片。
# 参数
id: string # 碎片ID
使用示例:
memory_fragment_delete id="frag_xxx"
memory_fragment_update
更新碎片内容或属性。
# 参数
id: string # 碎片ID(必需)
content?: string # 新记忆内容
category?: string # 新分类
layer?: "surface" | "deep" # 新层级
weight?: number # 新权重 (0.0-1.0)
source?: "explicit" | "inferred" # 新来源
使用示例:
memory_fragment_update id="frag_xxx" content="更新后的内容"
memory_fragment_update id="frag_xxx" layer="deep" weight=0.8
memory_fragment_compact
整理碎片数据库。
# 参数
mode?: "gentle" | "auto" | "aggressive" # 整理模式
unused_days?: number # 超过多少天未使用(默认30)
整理模式:
- gentle:只清理低权重且长期未使用的碎片
- auto:标准整理
- aggressive:深度清理,删除更多
使用示例:
memory_fragment_compact mode="gentle"
memory_fragment_compact mode="aggressive" unused_days=60
使用场景
场景1:用户明确要求添加碎片
你: 添加碎片: 我喜欢古典音乐
AI: 调用 memory_fragment_add content="用户喜欢古典音乐" associations=["古典音乐","音乐","爱好"]
场景2:需要查询碎片
你: 我之前提到过什么爱好?
AI: 调用 memory_fragment_search query="爱好"
场景3:需要整理碎片
你: 帮我整理记忆碎片
AI: 调用 memory_fragment_compact mode="auto"
与 memory Skill 的区别
| 特性 | memory (原有) | memory-fragment (新) |
|---|
| 存储格式 | JSON 结构化 | SQLite 碎片化 |
| 注入方式 | 每次强制注入 | 按需 AI 调用 |
| 检索方式 | 简单字符串匹配 | 温度随机 + 关联传播 |
| 记忆特性 | 确定性 | 模拟人类遗忘/模糊 |
重要提示
- associations 必须完整传入,否则影响搜索功能
- 温度高时召回结果可能更多样化,也可能有更多"噪音"
- 长期不使用的碎片会被整理删除
- layer=deep 用于重要信息,layer=surface 用于一般信息