MemCore

# MemCore Enhanced - 增强版五层记忆系统

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MemCore Enhanced - 增强版五层记忆系统

基于原版 MemCore，新增四大核心功能：情景记忆、语义压缩、记忆触发器、遗忘曲线

架构概览

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Context Memory    - 当前对话 (秒-分钟级)    │ 原有
│  (滑动窗口 + Token限制)                 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Task Memory       - 任务状态 (分钟-小时级)   │ 原有
│  (状态机管理)                           │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  User Memory       - 用户偏好 (持久化)    │ 原有
│  (版本控制)                             │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Knowledge Memory  - 外部知识 (持久化)    │ 原有
│  (向量检索)                             │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Experience Memory - 执行历史 (长期)      │ 原有
│  (强化学习)                             │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  ✨ 新增四大功能                            │ 增强
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Episodic Memory   - 情景记忆 (事件/结论)  │ ✓ 新增
│  (上次讨论X时，结论是Y)               │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Semantic          - 语义压缩              │ ✓ 新增
│  Compression       (10条→1条摘要)          │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Memory Triggers   - 记忆触发器            │ ✓ 新增
│  (关键词→自动加载相关记忆)                │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Forgetting Curve  - 遗忘曲线              │ ✓ 新增
│  (艾宾浩斯遗忘模型)                     │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
│  🔧 额外增强功能                           │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Persistent Storage - SQLite持久化          │ ✓ 新增
│  Vector Knowledge   - 向量语义检索        │ ✓ 新增
│  Conflict Resolver  - 智能冲突解决        │ ✓ 新增
│  Confidence Tracker - 记忆置信度跟踪      │ ✓ 新增
└─────────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

安装依赖

pip install numpy

基本使用

from memcore_enhanced import MemCoreEnhanced, MemoryPriority, MemorySource

# 初始化（启用持久化）
mc = MemCoreEnhanced(db_path="~/.memcore/memory.db")

# 记录情景记忆
episode_id = mc.record_episode(
    episode_type="discussion",
    context_summary="用户询问优化建议",
    conclusion="建议添加四个新功能",
    related_topics=["MemCore", "AI记忆"],
    priority=MemoryPriority.HIGH,
    confidence=1.0,
    source=MemorySource.EXPLICIT
)

# 查询时触发相关记忆
result = mc.process_input("我想继续弄MemCore")
print(result['suggested_context'])

核心功能详解

1. Episodic Memory (情景记忆)

记录具体事件和结论，支持自然语言回忆。

# 记录情景
mc.record_episode(
    episode_type="discussion",  # discussion | decision | event
    context_summary="用户询问优化建议",
    conclusion="建议添加四个模块",
    related_topics=["MemCore", "AI记忆"],
    participants=["user", "assistant"],
    priority=MemoryPriority.HIGH
)

# 回忆相关情景
episodes = mc.recall_episodes(topic="MemCore", limit=5)
for ep in episodes:
    print(ep.to_natural_language())
    # 输出: [2025-01-13 14:30] discussion: 关于 '用户询问优化建议' 的讨论，结论是：建议添加四个模块

2. Semantic Compression (语义压缩)

自动压缩冗余信息，保持上下文窗口精简。

# 添加大量对话上下文
for msg in conversation:
    mc.add_to_context(msg)

# 超过20条消息时自动触发压缩
mc.compress_memories("context")
# 压缩后保留: [最近2条, {摘要}]

3. Memory Triggers (记忆触发器)

关键词触发，自动加载相关背景。

# 创建触发器（也会自动根据情景记忆创建）
mc.create_trigger(
    keywords=["项目X", "Project X"],
    target_memory_ids=["ep_abc123", "user_pref_456"]
)

# 处理用户输入
result = mc.process_input("我想继续搞项盯x")
# 返回: {
#   "triggered": True,
#   "loaded_memories": [...],
#   "suggested_context": "...",
#   "related_knowledge": [...]
# }

4. Forgetting Curve (遗忘曲线)

模拟艾宾浩斯遗忘曲线，智能清理低价值记忆。

# 运行遗忘周期（通常每天运行一次）
result = mc.run_forgetting_cycle()
# 返回: {
#   "checked": 100,      # 检查的记忆数
#   "deleted": 5,        # 删除的记忆数
#   "deleted_ids": [...]
# }

# 查看记忆健康报告
health = mc.get_health_report()

Forgetting Score 计算:

9057忘分数 = 1 - R(t)
R(t) = e^(-t/S) + 最近访问奖励 - 压缩惩罚

S = 优先级 × (1 + 访问次数 × 0.1)  # 记忆强度

5. Persistent Storage (持久化存储)

SQLite 数据库持久化存储，支持跨会话记忆。

# 初始化时指定数据库路径
mc = MemCoreEnhanced(db_path="~/.memcore/memory.db")

# 所有操作自动持久化
# - 情景记忆
# - 用户偏好
# - 触发器
# - 任务状态

# 重启后自动恢复
mc2 = MemCoreEnhanced(db_path="~/.memcore/memory.db")
# 所有记忆已加载

6. Vector Knowledge (向量知识检索)

语义相似度检索，无需精确关键词匹配。

# 添加知识
mc.add_knowledge(
    content="MemCore 采用五层记忆架构",
    metadata={"topics": ["architecture", "MemCore"]},
    source="docs"
)

# 语义查询
results = mc.query_knowledge("记忆系统怎么设计的？")
# 返回高相似度结果，即使关键词不完全匹配

支持外部 Embedding 模型：

from vector_knowledge import OpenAIEmbeddingWrapper

mc = MemCoreEnhanced(
    embedding_fn=OpenAIEmbeddingWrapper(api_key="sk-...")
)

7. Conflict Resolution (记忆冲突解决)

自动检测并解决新旧记忆矛盾。

# 当记录新记忆时自动检测冲突
mc.record_episode(
    context_summary="用户偏好",
    conclusion="用户喜欢Python"
)

mc.record_episode(
    context_summary="用户偏好",
    conclusion="用户讨厌Python"  # 检测到矛盾！
)

# 解决策略:
# - TIME_PRIORITY: 新的覆盖旧的
# - CONFIDENCE_PRIORITY: 高置信度优先
# - MERGE: 尝试合并
# - KEEP_BOTH: 保留两者

8. Confidence Tracking (记忆置信度跟踪)

每条记忆都有置信度和来源溯源。

# 注册时指定来源和置信度
mc.record_episode(
    context_summary="用户告知姓名",
    conclusion="用户叫露丝",
    confidence=1.0,
    source=MemorySource.EXPLICIT  # 用户明确说的
)

# 用户验证增加置信度
mc.confidence_tracker.verify("ep_xxx", verifier="user")

# 用户否认降低置信度
mc.confidence_tracker.contradict("ep_xxx", reason="姓名错误")

# 查看置信度报告
report = mc.confidence_tracker.get_confidence_report("ep_xxx")
# {
#   "effective_confidence": 0.95,
#   "trust_level": "💚 高度可信"
# }

高级使用

与原版 MemCore 兼容

# 也可以单独使用原有层
from memcore_enhanced import ContextMemory, TaskMemory, UserMemory

context = ContextMemory(max_messages=20, max_tokens=4000)
context.add_message("user", "Hello")
messages = context.get_context()

用户偏好管理

# 更新用户偏好
mc.update_user_preference(
    user_id="user_123",
    key="response_style",
    value="concise",
    confidence=1.0,
    source=MemorySource.EXPLICIT
)

# 查询用户偏好
prefs = mc.backend.load_user_memory("user_123")

健康监控

# 获取系统健康报告
health = mc.get_health_report()
# {
#   "episodic_memory": {"count": 100, "by_priority": {...}},
#   "triggers": {"count": 20, "total_triggered": 150},
#   "knowledge": {...},
#   "database": {...}
# }

# 查看低置信度记忆
low_conf = mc.confidence_tracker.get_low_confidence_memories(threshold=0.5)

API 参考

MemCoreEnhanced

主要类，提供统一入口。

Methods:

  • record_episode(...) - 记录情景
  • recall_episodes(...) - 回忆情景
  • create_trigger(...) - 创建触发器
  • process_input(text) - 处理输入
  • add_knowledge(...) - 添加知识
  • query_knowledge(...) - 查询知识
  • run_forgetting_cycle() - 运行遗忘
  • get_health_report() - 健康报告

枚举类

MemoryPriority: CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW, EPHEMERAL

MemorySource: EXPLICIT, IMPLICIT, INFERRED, IMPORTED, DERIVED

ConflictStrategy: TIME_PRIORITY, CONFIDENCE_PRIORITY, MERGE, KEEP_BOTH, MANUAL_REVIEW

性能指标

操作复杂度
记录情景O(1)
回忆查询O(n)
触发器检查O(m×k)
向量检索O(n)
数据库查询O(log n)

版本历史

  • v0.2.0 - 增强版

    • 新增情景记忆
    • 新增语义压缩
    • 新增记忆触发器
    • 新增遗忘曲线
    • 新增SQLite持久化
    • 新增向量检索
    • 新增冲突解决
    • 新增置信度跟踪

  • v0.1.0 - 原版

    • 五层记忆架构

贡献者

  • 原版架构: @laojun509
  • 增强版协助: Hermes Agent (露丝)

许可证

MIT-0 - 完全开源，可自由使用、修改和分发

Source Transparency

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Open Registry RecordOpen in ClawHub

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