记忆系统

记忆问题

LLM 没有持久化记忆。每次 API 调用都从零开始。Harness 负责给 Agent 制造连续性的错觉 — 理想情况下，是真正的连续性。

AGENTS.md / MEMORY.md 模式

这种基于文件的模式已成为多个 harness 实现的事实标准：

workspace/
├── AGENTS.md          # Agent 身份、规则、配置
├── MEMORY.md          # 策划后的长期记忆
├── memory/
│   ├── 2026-04-13.md  # 今天的原始会话日志
│   ├── 2026-04-12.md  # 昨天的日志
│   └── ...
├── TOOLS.md           # 工具特定笔记（API 密钥、设备名）
└── SOUL.md            # Agent 人格与价值观（可选）

工作原理

每次会话开始： Agent 读取 AGENTS.md + MEMORY.md + 最近的日志
会话期间： Agent 追加到今天的 memory/YYYY-MM-DD.md
定期： Agent 回顾每日日志，将洞察提炼到 MEMORY.md
结果： MEMORY.md 变成策划后的智慧；每日日志是原始数据

为什么是纯文本？

人类可读 — 用户可以检查和编辑 Agent 的记忆
版本可控 — 记忆变更在 git 中可追踪
可迁移 — 复制文件即可在不同 harness 之间迁移
无厂商锁定 — 没有专有数据库格式

记忆所有权

Agent 记忆设计中最关键的问题：

用户拥有（开放）

记忆存储为本地文件（MEMORY.md、每日日志）
用户可以读取、编辑、删除和导出
跨平台可迁移
示例： OpenClaw, Nexu

平台拥有（封闭）

记忆存储在厂商服务器上
不透明格式，无法导出
离开平台即丢失
示例： Claude 的"记忆"功能, Codex 加密摘要

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