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# DPML记忆模式提示词框架最佳实践
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> **TL;DR:** 本文档提供DPML记忆模式提示词框架的最佳实践指南，包括知识库设计、记忆类型选择、操作建议和具体示例。
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## 💡 最佳实践
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### 知识库设计
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角色的先验知识库设计应考虑以下因素：
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- **结构化程度**：
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- 高度结构化：适合专业领域知识，便于精确检索
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- 半结构化：适合通用知识，平衡灵活性和组织性
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- 低结构化：适合创意和启发性内容，保持关联灵活性
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- **知识粒度**：
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- 宏观框架：定义领域整体认知结构
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- 中观原则：定义关键概念和方法论
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- 微观细节：定义具体事实和操作步骤
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- **表达方式推荐**：
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- 领域地图：使用思维导图表达知识间的关系
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- 分类表格：使用表格整理分类知识
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- 核心原则：使用编号列表表达重要规则和原则
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- **资源引用特性**：
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- 预加载原则：knowledge标签中的所有资源引用都会在角色初始化时加载
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- 内容与引用平衡：综合使用直接内容和资源引用
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- 分级引用：核心知识内联，扩展知识通过资源引用
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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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### 记忆操作使用建议
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- **knowledge最佳实践**：
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- 将核心知识组织为分层结构
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- 使用可视化图表表达知识间的关系
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- 区分"确定性知识"和"启发性知识"
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- 避免过于琐碎的细节，保持适当抽象
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- 确保所有关键知识都在角色初始化时可用
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- 平衡内联内容和资源引用，内联核心概念，引用详细信息
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- 使用资源引用时考虑加载成本，避免引用过大的资源
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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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- 设计清晰的记忆检索触发条件
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- 制定多层次的检索策略
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- 规划记忆应用的具体步骤
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- 处理记忆缺失的回退策略
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- 资源引用按需加载，注意引用路径的准确性
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## 📋 使用示例
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### 基础使用示例
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```xml
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<!-- 带知识库的简单记忆定义 -->
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<memory id="tech_specialist">
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<knowledge>
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# 技术领域基础知识
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## 核心概念（直接内联，预加载）
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- 编程语言：Python、JavaScript、Go
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- 开发框架：React、Django、Flask
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- 数据库技术：SQL、MongoDB、Redis
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## 详细资料（资源引用，预加载）
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- @file://references/programming_languages.md
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- @file://references/frameworks.md
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</knowledge>
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<!-- 运行时记忆处理 -->
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<evaluate:thought>
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<reasoning>
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用户提供了特定的代码风格偏好，这对提供一致的代码建议很重要。
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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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</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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```xml
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<!-- 完整的记忆生命周期示例 -->
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<memory id="support_specialist">
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<!-- 知识库定义 -->
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<knowledge>
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# 技术支持专家知识库
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```mermaid
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mindmap
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root((技术支持))
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常见问题
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依赖冲突
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环境配置
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性能优化
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诊断方法
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日志分析
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错误模式识别
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性能分析
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解决策略
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快速修复
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根本解决
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预防措施
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```
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## 优先级框架
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| 问题类型 | 优先级 | 响应时间 |
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|---------|-------|---------|
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| 系统宕机 | 紧急 | <30分钟 |
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| 功能障碍 | 高 | <2小时 |
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| 性能问题 | 中 | <1天 |
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| 功能建议 | 低 | <1周 |
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## 知识库引用（全部预加载）
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- @file://kb/common_errors.md
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- @http://internal.docs/troubleshooting-guide.html
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- @db://support/solutions
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</knowledge>
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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thought实现 -->
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<recall:thought>
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<reasoning>
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根据当前用户描述的错误信息分析:
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- 涉及TensorFlow与CUDA版本问题
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- 错误模式与之前记录的类似
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- 应当检索相关解决方案
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</reasoning>
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<plan>
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# 记忆应用计划
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```mermaid
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flowchart TD
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A[识别问题模式] --> B[检索相关记忆]
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B --> C[验证适用性]
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C -->|适用| D[应用解决方案]
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C -->|不适用| E[寻找替代方案]
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D --> F[监控结果]
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```
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1. 检索TensorFlow相关解决方案
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2. 验证版本兼容性
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3. 提供定制化指导
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<!-- 按需加载的外部资源 -->
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@file://solutions/tensorflow_cuda_fixes.md
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</plan>
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</recall:thought>
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</memory>
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```
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## 实现考虑事项
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### 知识预加载与按需加载的平衡
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- **预加载考虑**：knowledge标签中的所有内容和资源引用都预加载
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- 优点：对话开始时角色就拥有完整知识
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- 缺点：初始化成本高，特别是引用大型资源时
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- **混合策略建议**：
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- 核心知识直接内联在knowledge标签中
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- 必要但不常用的知识通过资源引用方式组织
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- 极少使用的扩展知识放在recall中按需引用
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- **性能优化**：
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- 对大型知识库考虑使用索引+按需加载模式
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- 使用分层加载策略：核心立即加载，细节延迟加载
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- 为循环引用建立保护机制，避免无限递归加载
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> **注意**：memory协议现在包含四个核心组件：knowledge(先验知识库)、evaluate(评估)、store(存储)和recall(回忆)，共同构成完整的记忆系统。knowledge定义预加载知识，而其他组件负责运行时记忆管理。 |