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# memory 应用协议
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> **TL;DR:** memory标签定义了AI系统的记忆管理框架，支持三种记忆类型(陈述性、程序性、情景记忆)和完整的记忆生命周期(评估、存储、调用)，使AI能够高效地创建和利用长期知识。
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## 🔍 基本信息
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**标签名:** `<memory>`
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**版本:** 1.0.0
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**类别:** 记忆
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**状态:** 草稿
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### 目的与功能
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memory协议为AI系统提供完整的记忆能力框架，主要功能包括：
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- 定义不同类型记忆的结构和语义
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- 提供记忆评估、存储和检索的标准化机制
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- 实现跨会话的信息持久化
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- 支持复杂的记忆关联和检索模式
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## 📝 语法定义
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```ebnf
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(* EBNF形式化定义 *)
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memory_element ::= '<memory' attributes? '>' memory_content '</memory>'
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attributes ::= (' ' attribute)+ | ''
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attribute ::= name '="' value '"'
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name ::= [a-zA-Z][a-zA-Z0-9_-]*
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value ::= [^"]*
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memory_content ::= (text | evaluate_element | store_element | recall_element)+
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evaluate_element ::= '<evaluate:thought>' thought_content '</evaluate:thought>'
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store_element ::= '<store:execution' attributes? '>' (text | execution_element)* '</store:execution>'
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recall_element ::= '<recall:resource>' resource_reference '</recall:resource>'
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thought_content ::= (* 符合thought协议的内容 *)
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execution_element ::= (* 符合execution协议的元素 *)
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resource_reference ::= (* 符合resource协议的引用 *)
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text ::= (* 任何文本内容 *)
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```
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## 🧩 语义说明
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memory标签表示AI系统的记忆管理单元，定义了记忆的结构和操作方式。它使用三层机制管理记忆的完整生命周期：
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### 记忆操作
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memory标签包含三个核心子标签，分别对应记忆的三个操作阶段：
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1. **`<evaluate:thought>`**：评估信息是否值得记忆
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- 通过thought协议实现评估过程
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- 判断信息的价值、相关性和可信度
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- 决定是否将信息存入记忆系统
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2. **`<store:execution>`**：将信息存入记忆系统
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- 通过execution协议实现存储操作
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- 定义存储过程、规则和约束
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- 管理记忆的添加、更新和组织
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3. **`<recall:resource>`**：从记忆系统检索信息
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- 通过resource协议实现检索操作
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- 使用@memory://路径引用存储的记忆
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- 支持过滤、分页和条件检索
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## 💡 最佳实践
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### 记忆类型选择
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协议实现可以根据需求采用不同的记忆类型分类方法，以下是基于认知心理学的常见分类：
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1. **陈述性记忆(declarative)**：事实性知识，包括：
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- 语义记忆：通用事实，如"Python是编程语言"
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- 时态记忆：时间相关信息，如"上次会话在昨天"
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2. **程序性记忆(procedural)**：过程和技能知识，如：
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- 操作步骤：如"解决环境配置问题的方法"
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- 行动模式：如"用户代码风格偏好"
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3. **情景记忆(episodic)**：特定经历和场景，如：
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- 交互记录：如"用户之前遇到的报错"
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- 场景重建：如"项目开发历程"
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不同类型记忆的选择建议：
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- 存储事实性信息时，考虑使用陈述性记忆方式
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- 存储方法和步骤时，考虑使用程序性记忆方式
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- 存储具体交互经历时，考虑使用情景记忆方式
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### 记忆操作使用
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- **evaluate最佳实践**：
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- 明确设定评估标准
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- 综合考虑信息的稀有性、实用性和时效性
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- 避免过度记忆导致的信息冗余
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- **store最佳实践**：
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- 为记忆提供足够的上下文
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- 建立适当的记忆关联
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- 设置合理的过期策略
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- **recall最佳实践**：
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- 优先使用精确查询
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- 指定合理的置信度阈值
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- 处理记忆缺失的回退策略
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## 📋 使用示例
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### 基础使用示例
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```html
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<!-- 简单的记忆定义 -->
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<memory id="os_preference">
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用户使用MacOS系统
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</memory>
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<!-- 带评估的记忆创建 -->
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<memory id="code_style">
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<evaluate:thought>
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<reasoning>
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用户连续三次使用了相同的代码风格(缩进2空格、驼峰命名)，
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这是重要的个人偏好信息，应记住以提供一致的代码建议。
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评分：实用性=8，稳定性=9，总分8.5 > 阈值7.5
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</reasoning>
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<decision>store</decision>
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</evaluate:thought>
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<store:execution>
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{
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"indent": "2spaces",
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"naming": "camelCase",
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"brackets": "sameLine"
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}
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</store:execution>
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</memory>
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```
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### 高级使用示例
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```html
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<!-- 完整的记忆生命周期示例 -->
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<memory id="error_solution">
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<!-- 评估阶段：判断是否值得记忆 -->
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<evaluate:thought>
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<reasoning>
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分析用户遇到的依赖安装错误:
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1. 问题特点:
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- 特定版本冲突问题
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- 解决方法非官方文档所列
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- 多次在社区中被报告
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2. 记忆价值:
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- 解决方案不易找到
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- 可能重复出现
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- 节省未来排查时间
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记忆价值评分：9/10，超过阈值
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决策：应当记忆此解决方案
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</reasoning>
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</evaluate:thought>
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<!-- 存储阶段：通过execution实现 -->
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<store:execution>
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问题：TensorFlow 2.4安装与CUDA 11.2版本冲突
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解决方案：使用兼容性补丁并降级CUDA驱动
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<!-- 使用execution协议元素定义存储过程 -->
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<process>
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# 存储流程
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```mermaid
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flowchart TD
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A[接收内容] --> B[验证格式]
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B --> C[分类标记]
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C --> D[构建索引]
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D --> E[写入持久存储]
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```
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</process>
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<rule>
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1. 解决方案记忆优先级设为高
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2. 建立与相关技术的关联索引
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3. 保存完整的上下文信息
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</rule>
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</store:execution>
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<!-- 检索阶段：通过resource实现 -->
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<recall:resource>
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@memory://solutions/tensorflow?confidence=0.7
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</recall:resource>
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</memory>
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```
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> **注意**：memory协议与thought(评估)、execution(存储)、resource(检索)协议紧密结合，形成完整的记忆系统。 |