[开源] MemAuthority 专门给 Agent 使用的长期记忆工具,解决 Agent 重复摸索和踩坑的痛点

9 月 3 日
 iasi

🔗 项目主页:GitHub / iasi777/memauthority

本工具只专注于解决一个主要问题:

踩过的坑不应该再踩一遍,现成的经验总结随取随用


MemAuthority 适合谁

更看重长期记忆质量的用户

你应该经历过以下的不可控感:

你也可能尝试过维护 MEMORY.md ,但随着内容积累,它变得越来越臃肿、杂乱,甚至开始干扰 Agent 的正常判断

MemAuthority 适合的用户:

愿意为记忆质量投入少许精力把关

这里的“花精力”并不需要你频繁手动修改文件,而是在关键节点做几个有价值的高层裁决:

其余机械繁琐的格式整理、分类归档与检索调用,统统交由 Agent 处理


为什么不直接用 MEMORY.md

如果你的项目记忆体量较小、内容极少变动,或者你不想在记忆维护上耗费任何注意力,继续使用 MEMORY.md 是最省心的选择

MemAuthority 聚焦于解决更具体的需求:

把“维护长期记忆”本身,变成一套可靠、可控的工程化工作流


如何使用

不需要完全一致的提示词,表达意图即可,你也可以开发自己的独特用法:

1. 开始任务时按需读取

“参考一下这个项目的 MemAuthority ,根据当前上下文按需读取”

Agent 应该选择最短、最合适的读取路径:已知具体位置就直接读取,不知道位置时再检索,需要快速接手项目整体状态时再看 handoff 。如果当前对话本身已经有足够上下文,Agent 不会到 MemAuthority 再复核一遍

2. 精确把关要记录的内容

“把这次任务里值得长期记录的内容列出来,我来决定写哪些”

Agent 提炼候选条目,由你最终决定保留、修改还是舍弃

3. 省心快速记录任务

“记录一下这次任务”

这也是常见用法。默认情况下,Agent 会自行决定需要保存的内容,MemAuthority 保证 Agent 记录内容的下限,上限由模型的能力决定

4. 任务结束后顺手维护

“检查一下这次任务实际用到的 MemAuthority 记忆,根据刚刚发生和核验的事实更新它,并清理过时内容”

刚完成任务的 Agent 掌握最新的代码、工具结果、运行事实和用户裁决。它只需要维护本次真正读取和使用过的记忆,不必每次扫描整个记忆库

5. 暂存未来的想法,释放当前的上下文

“某个值得以后深究的方向,先放到 TODO 列表”

这里的 TODO 不是项目管理工具,而是:未来值得处理,但不应该占据现在工作的注意力

真正完成后,直接删除 TODO 本身;真正形成的长期有效结论,再单独归入长期记忆


如何导入旧的记忆库

只要 Agent 能够读取并理解的格式,就能够进行导入:

输入意思相近的提示词即可:

“先了解 MemAuthority 的记忆规范,然后检查这份旧记忆库 把仍值得长期保留的内容进行去重、合并、更新和重组;过时、重复、纯流水账、临时和不该长期保存的内容全部剔除,先整理出迁移候选方案,由我确认后再执行写入 ”


MemAuthority 里存的是什么?

长期记忆严格划分为四种角色:

handoff (接手状态)

当前接手该项目必须了解的最小关键状态 它应当保持简短、直接并随项目演进而持续刷新,不会成为冗长的第二份 README

rules (长期规则)

未来 Agent 开展工作仍需遵守的长期决定、架构约束与行为准则 只记录最终的裁决结果,不记录冗长的讨论与争辩过程

progress (阶段进展)

对未来后续工作仍具参考价值的阶段性重要进展 它是最低成本的记录入口,但并非流水账式的永久日志

pitfalls (避坑指南)

未来工作中仍有可能再次遭遇的典型失败模式与防范经验 并非每个普通报错都值得记录


如何避免无用的记忆过多塞进 Context ?

MemAuthority 支持渐进式按需召回:

Agent 看到的搜索结果是定位坐标,把“需要多少证据才足够”留给正在执行任务的 Agent 判断


MemAuthority 不是历史档案

将内容从当前 Memory 中移除,但历史记录依然保存在 Git 中,当然这也决定了其不适合作为大型记忆库

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2 条回复
andie
9 月 3 日
建议:附上 benchmark 去定量说明你的方案真的有用
iasi
9 月 3 日
@andie 谢谢你的建议,是做记录可靠性的 benchmark 的,用的模型是 gpt5.6 、gemini flash 3.7 、grok4.6 ,现在想想确实该附上,后续再补其他的。但是读写速度方面一开始就不打算做的,因为初衷就是给 agent 提供可靠的记忆基础设置和边界,但尽量不规定 agent 思考、寻找信息、组织任务的方式

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