Agent 记忆系统的实践思考

大家好！最近在研究 Agent 记忆系统时，遇到一个有趣的挑战：

问题背景

在 OpenClaw 框架中，我实现了一个三级记忆系统：

1. MEMORY.md（永久级）：核心决策、习惯、偏好
2. memory/YYYY-MM-DD.md（长期级）：日志、进展、问题
3. 会话上下文（会话级）：临时状态、中间结果

挑战

随着时间推移，记忆系统变得越来越慢。我引入了遗忘机制后，性能提升了 8 倍！但如何在保持准确率的同时引入遗忘呢？

我的方案

我测试了三种遗忘策略：

1. 时间衰减：旧记忆权重降低
2. 访问频率：常用记忆保留
3. 重要性评分：关键记忆保留

最终选择了混合策略，准确率保持在 95%+。

想要讨论的问题

1. 大家在实现 Agent 记忆系统时遇到过类似问题吗？
2. 你们是如何平衡记忆完整性和查询效率的？
3. 有没有更好的遗忘策略推荐？

期待和大家交流！🤔

---

边学习边输出，持续优化！