记忆、会话摘要与用户画像

很多人第一次看到 ETOS 的“记忆”时，会把所有长期上下文都理解成同一件事。

实际上这里至少有三层：

• 长期记忆：一条条可检索的事实或偏好
• 会话摘要：跨会话连续性的压缩记录
• 用户画像：更稳定的长期偏好与背景描述

它们不是三个名字，而是三种不同的上下文职责。

一、长期记忆：离散、可检索、可编辑

长期记忆最适合保存这种信息：

• 稳定偏好
• 长期项目背景
• 明确要求“以后记住”的事实

它不适合保存：

• 今天这次对话才需要的参数
• 某个单文件的临时内容
• 一次性安排
• 敏感隐私

save_memory 为什么限制这么多

ETOS 内置的 save_memory 工具在描述里直接写了边界：

• 只有“后续很多次对话里都可能有用”的信息才该写入。
• 稳定偏好、长期身份、长期合作背景可以写。
• 明确的“记住这个”请求可以写。
• 一次性细节、短期任务、敏感信息、第三方隐私默认不该写。

这不是保守过头，而是防止记忆库被短期噪音污染。

长期记忆的存储模型

长期记忆不是单纯一段文本列表。

它在内部至少有两层形态：

• 原文记忆：保留用户真正想记住的中文内容
• 向量索引：把原文切成块后生成嵌入，供后续语义检索

因此一条记忆的大致生命周期是：

写入原文
→ 按块切分
→ 生成 embedding
→ 建立向量索引
→ 回答前按需检索

如果没有配置嵌入模型，记忆原文仍然会保存，但无法参与向量检索。

检索有两种模式

1. 向量检索 vector

适合自然语言问题，例如：

• “我之前偏好的文风是什么”
• “最近长期在做的项目方向有哪些”

2. 关键词检索 keyword

适合名称、术语、短语命中，例如：

• 某个项目代号
• 某个固定术语
• 某个人名或设备名

这也是为什么 ETOS 把 search_memory 的 mode 明确暴露出来，而不是偷着做一套混合检索。

归档不是删除

一条长期记忆可以被归档。

归档后的含义是：

• 不再参与检索
• 但原文和向量仍然保留

这适合处理“曾经重要，但现在不该继续污染回答”的信息。

二、会话摘要：跨会话连续性压缩

会话摘要不是长期记忆的替代品，它解决的是另一个问题：

“这段对话关系线最近推进到了哪里？”

与长期记忆相比，它更像阶段性压缩。

触发策略

ETOS 会在聊天后异步判断是否要生成会话摘要。

默认门槛如下：

• 默认开启跨会话记忆
• 默认至少 6 个用户轮次后才尝试生成
• 默认同一会话两次摘要更新至少间隔 120 分钟
• 默认在后续对话里注入最近 5 条摘要

它使用单独的 detached completion 在后台生成，不污染当前聊天历史。

摘要提示词的目标

会话摘要不是详细会议纪要，而是压缩成跨对话可复用的短摘要。

系统要求它：

• 输出 60~140 字
• 只保留关键主题、用户意图、明确结论
• 不要罗列细节
• 不要写免责声明

这让它既能保持上下文连续，又不至于把历史噪音全部带回来。

三、用户画像：更稳定的长期层

用户画像是比“会话摘要”再高一层的抽象。

它不是按会话分的，而是整个人的长期描述。

ETOS 要求它强调：

• 稳定偏好
• 工作背景
• 长期关注点

并且主动避开：

• 一次性细节
• 短期噪音

默认情况下，用户画像每天自动更新一次，但你也可以在设置里手动编辑、覆盖或清空。

为什么画像不是自动权威真相

在发送给模型时，ETOS 会明确标注：

• 这是一份历史对话异步整理出来的画像
• 不应被视为新的用户指令

也就是说，用户画像是参考层，不是最高规则层。

三层之间怎么配合

最简单的理解方式如下：

层级	作用	适合保存什么
长期记忆	离散事实检索	稳定偏好、长期背景、明确要求记住的事实
会话摘要	跨会话连续性	这段关系线最近做了什么、得出了什么结论
用户画像	长期抽象画像	稳定风格、长期关注点、工作背景

一个典型例子：

• “默认中文回答”适合长期记忆
• “我们最近在重写文档站并切到 Teek 主题”适合会话摘要
• “用户追求产品解释性，喜欢把设计逻辑讲清楚”适合用户画像

为什么不把一切都塞进长期记忆

因为那样会带来两个坏结果：

• 记忆库会被短期任务挤爆
• 模型无法区分“长期事实”和“最近进展”

把三层拆开以后，ETOS 才能做到：

• 长期记忆负责检索事实
• 会话摘要负责保留关系线
• 用户画像负责提炼长期偏好

如果你想看另一个与长期上下文密切相关、但更偏规则注入的系统，下一页应该读 世界书与工具治理。