memory

name	memory
description	双层记忆系统，基于 grep 检索召回记忆信息。
always	true

记忆

结构

• workspace目录下origin/origin_qas.jsonl — 最原始完整的交互日志。被截断，仅加载截断点之后的信息到上下文中。
• workspace目录下memory/HISTORY.md — 仅追加的事件日志。origin_qas.jsonl中截断点之前的事件摘要。不加载到上下文中。在需要历史记忆信息时使用 grep 风格工具搜索 或者 将历史信息加载到内存中过滤搜索。每条记录以 [YYYY-MM-DD HH:MM] 开头。
• workspace目录下memory/MEMORY.md — 精简的长期重要事实信息（个人信息、偏好、等）。始终加载到你的上下文中。

搜索历史记忆（渐进式搜索）

优先使用 exec 工具进行关键字定向搜索memory/HISTORY.md获取大致信息和时间点。 如果搜索到的大致信息已经足够则直接使用。 如果搜索到的大致信息不够则扩大范围继续搜索或加时间点作为关键字搜索origin/origin_qas.jsonl。 在搜索过程中可以渐进式地扩大搜索范围，但禁止一次性读取memory/HISTORY.md或origin/origin_qas.jsonl全部信息到大模型上下文中。 搜索示例：

• Linux/macOS： grep -i "keyword" memory/HISTORY.md
• Windows： findstr /i "keyword" memory\HISTORY.md
• 跨平台 Python： python3 -c "from pathlib import Path; text = Path('memory/HISTORY.md').read_text(encoding='utf-8'); print('\n'.join([l for l in text.splitlines() if 'keyword' in l.lower()][-20:]))"

何时更新 MEMORY.md

使用 edit_file 或 write_file 立即写入重要事实：

• 用户偏好（"我喜欢深色模式"）
• 个人画像信息（"用户名叫 Alice "）

自动整合

当会话变得很大时，截断点之前的旧对话会自动汇总并追加到 HISTORY.md。长期重要事实会被提取到 MEMORY.md。你无需管理此过程。