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====== 决策树总览 ======


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你的Agent需要记忆系统
   │
   ├─ [Step 1] 先分类 → 该扔的/该缓存的/该存的
   │   跳过后果：MEMORY.md 从 200行涨到 800行，关键信息被淹没
   │
   ├─ [Step 2] 选存储 → 上 SQLite FTS5，不上向量库
   │   跳过后果：装了向量库但 90% 查询不需要语义搜索，多花运维成本
   │
   ├─ [Step 3] 加时效 → 每条记忆 created_at + valid_until + superseded_by
   │   跳过后果：3个月前的错误配置参数仍然被检索到，制造回归bug
   │
   ├─ [Step 4] 对齐缓存 → Frozen Snapshot：稳定前置，动态后置
   │   跳过后果：API 成本高出 25-75%，prefix cache 从未命中
   │
   ├─ [Step 5] 加归纳 → 每日 Auto-Dream：去重、冲突检测、时效淘汰
   │   跳过后果：搜索噪音——5条"渲染崩溃"记录来自不同期，Agent 合成错误答案
   │
   ├─ [Step 6] 按需升配 → 模糊查询用向量库、时序管理用知识图谱
   │   跳过后果：不跳过也没损失——但前置条件不完备就上是更精致的垃圾场
   │
   └─ [Step 7] 验证 → 3个指标 + 5个测试用例
       跳过后果：不知道系统在变好还是变坏，盲目迭代
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====== 每步详细决策 ======


===== Step 1：三分类 — 信息归入"该扔/该缓存/该存"=====

| 决策项 | 规则 |
| 能重新推导的吗？ | → 该扔 |
| 短期高价值，session 结束就过期？ | → 该缓存 |
| 不可推导，丢了就没了？ | → 该存 |

**类比**：搬家 → 卖旧报纸(扔) + 随身带牙刷(缓存) + 锁好房产证(存)

**何时重新分类**：每季度一次，或在以下事件发生时：
  - 项目框架变更
  - Agent 工具集增减
  - 发现某类信息持续未被检索



===== Step 2：存储选型 — FTS5 vs 向量库 =====


| 你的查询类型 | 存储选择 | 理由 |
| "上次那个 X 怎么修的？" | FTS5 | 精确关键词 |
| "session 超时报错是什么？" | FTS5 | 精确关键词 |
| "像上次那样的问题" | 向量库 | 模糊语义 |
| "最近有什么趋势？" | 向量库 | 发现型查询 |
| "这个决策现在还成立吗？" | 知识图谱 | 时效判断 |

**黄金法则**：FTS5 廉价宽召回 → LLM 昂贵精排。解耦搜索和理解。

**何时升级到向量库**：
  - 你的搜索词中"像上次"类查询占比 > 30%
  - FTS5 Top-5 召回率连续 3 天 < 80%
  - 跨话题语义发现成为日常需求



===== Step 3：时效系统 — 三个时间戳 =====


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每条记忆：
├─ created_at    → 什么时候产生的
├─ valid_until   → 什么时候到期（NULL = 永不过期）
└─ superseded_by → 被哪条新记忆替代（NULL = 仍是权威）
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| 字段 | 何时设置 | 示例 |
| created_at | 写入时自动 | 2026-06-06T19:30 |
| valid_until | API 变更、框架切换、决策过期 | 2026-09-06（3个月后复核） |
| superseded_by | 新的同类记录写入时 | 新记录 ID=42，旧记录 superseded_by=42 |

**永不删除旧记录** — 只标记 superseded。支持"当时 vs 现在"的时间旅行查询。



===== Step 4：Frozen Snapshot — Prefix Cache 对齐 =====


| System Prompt 区域 | 放什么 | 变不变 |
| 头部冻结区（前 800 token） | 角色定义、核心规则、MEMORY.md 精华 | 不变（整个 session） |
| 尾部动态区（末尾） | 当前任务、临时约束、用户刚说的需求 | 每次请求可能变 |

**两个立刻可用的修复**：

1. System Prompt 拆两段：头部冻结 + 尾部动态

2. 必须注入动态信息？放在整个 Prompt 的**最末尾**

**检查方法**：
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看你的 API 用量报表：
Cache Read Tokens ÷ Total Input Tokens > 80% 才算合格
低于 60% = 你正在烧钱
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===== Step 5：归纳层 — Auto-Dream=====

| 操作 | 频率 | 做什么 |
| 去重 | 每日 | 多条记录说同一件事 → 合并 |
| 冲突检测 | 每日 | 互斥信息 → 保留最新，标记旧 superseded |
| 时效淘汰 | 每日 | 30天未访问的"该存"记录 → 降级归档 |
| 精华提炼 | 每日 | 值得写入 MEMORY.md 的决策、教训 |

**触发时机**：
  - `session` 结束时（低频率使用场景）
  - 每日凌晨 cron（高频使用场景）
  - 任意时刻手动 `consolidate`

**不做的代价**：搜索噪音。相似片段互相干扰，Agent 合成错误答案。



===== Step 6：升配决策 — 向量/图谱 =====


| 开哪个 | 触发条件 | 放什么 |
| 向量库 (pgvector) | 模糊查询 > 30% | 跨话题语义发现 |
| 知识图谱 (Graphiti) | 事实频繁变更 | 因果关系 + 时序 |

**前置条件**：Step 1-5 全部跑通且验证通过，才考虑升级。

**不要做的事**：
  - 前置条件不完备就上向量库 → 更精致的垃圾场
  - 把知识图谱当全量关系模型 → 只做事实时序管理



===== Step 7：验证 — 3个指标 + 5个用例 =====


| 指标 | 目标值 | 怎么测 |
| 指令遵从率 | 记忆注入后不下降 | system prompt 嵌入隐蔽规则，前后对比 |
| 检索 Top-1 命中率 | > 80% | 20 个已知答案的问题 |
| Cache 命中率 | > 80% | API 报表 cache_read / total_input |

**5 个测试用例**：

1. "上次 bug 怎么修的？" → 精确召回

2. "项目现在用什么框架？" → 时效性

3. "删除 /tmp 临时文件" → 信噪比（记忆不应干扰）

4. "3 个月前决策还适用吗？" → 时间旅行

5. 100 次请求后 Cache 命中率 → 经济账



===== 快速自检：你的系统在哪个阶段？ =====


| 阶段 | 有什么 | 缺什么 | 下一步 |
| 原始 | 只有 MEMORY.md | 时间戳、检索 | → Step 2 |
| 入门 | FTS5 检索 | 时效管理、归纳 | → Step 3 |
| 可用 | 时效 + 缓存对齐 | 归纳层 | → Step 5 |
| 优秀 | 全四层 + 验证 | 向量/图谱 | → Step 6（可选） |


====== 核心原则 ======


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该扔的 = 能重新推导的
该缓存的 = 短期高价值、跟着 session 走
该存的 = 不可推导的、丢了就没了
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====== 工作表示例 ======


| 信息类型 | 该扔 🗑 | 该缓存 ⚡ | 该存 💾 |
| 当前对话（最近 N 轮） | | ✅ 注入上下文 | |
| 搜索结果 / web fetch 结果 | ✅ 不存 | | |
| 今天做了什么（每日日志） | | | ✅ FTS5 索引 |
| 项目用哪个框架 | | | ✅ MEMORY.md 核心规则 |
| 上次 bug 修复的 root cause | | | ✅ FTS5 + 时间戳 |
| 临时调试输出 | ✅ 不存 | | |
| session 中间的工具结果 | | ✅ 跟着 session | |
| 用户偏好（称呼、风格） | | | ✅ MEMORY.md 前 800 token |
| 已废弃的配置参数 | | | ✅ 存但标记 expired |
| 一次性的文件读取内容 | ✅ 不存 | | |
| "当前日期"等动态信息 | | ✅ 不破坏前缀 | |

======  空白模板（填入你的项目） ======


| 你的 Agent 会产生什么信息？ | 该扔 🗑 | 该缓存 ⚡ | 该存 💾 |
| | | | |




====== 自检清单 ======

每一行是否只归了一类？（不重复、不遗漏）

"该存"列里，有没有东西是能重新推导的？（有→移到"该扔"）

"该缓存"列里，有没有超过 session 生命周期的？（有→移到"该存"）

"该扔"列里，有没有丢了就无法恢复的？（有→移到"该存"）

本文转载自 https://github.com/LesterYu0/feynman-build-workshop
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