Agent Zero 记忆插件的碎片自动提取机制：深入解析 memories_sum 系统提示词

Agent Zero 记忆插件的碎片自动提取机制深入解析 memories_sum 系统提示词【免费下载链接】agent-zeroAgent Zero AI framework项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ag/agent-zeromemory.memories_sum.sys.md是 Agent Zero_memory插件中对话碎片自动记忆化流水线的核心系统提示词。本文完整拆解该提示词定义的任务、输出格式、提取规则与合并清洗策略并结合 自动记忆化扩展、质量过滤器 与 FAISS 向量存储实现 的源码说明一条对话是如何经过 LLM 提炼、正则质检和智能合并后最终沉淀为可跨会话复用的持久事实。提示词在记忆流水线中的位置Agent Zero 的记忆系统由 _memory 插件 提供底层是一个按 memory 子目录隔离的 FAISS 向量库记忆按area字段划分为main、fragments、solutions三个区域见 Memory.Area 枚举。本提示词服务于其中一条自动化路径每轮独白monologue结束时由扩展在后台调用一个utility model低规格实用模型让它阅读整段对话历史并产出值得长期记住的碎片事实。调用链如下源自 _50_memorize_fragments.py插件配置memory_memorize_enabled为true时monologue_end扩展启动一个后台DeferredTask扩展通过self.agent.read_prompt(memory.memories_sum.sys.md)加载本文档作为系统提示词将self.agent.concat_messages(self.agent.history)拼接的完整对话历史作为用户消息。为避免实用模型上下文溢出源码将历史截断到最近 80000 字符MAX_MSGS_CHARS 80000call_utility_model(system..., backgroundTrue)发起调用LLM 按提示词约定输出 JSON 数组结果经DirtyJson.parse_string容错解析、列表归一化、正则质量过滤再写入向量库的fragments区域。因此这份提示词不直接面向主对话 Agent而是给记忆蒸馏员看的作业规范——它的输出质量直接决定了向量库里碎片记忆的信噪比。任务定义从历史中找出持久信息提示词开篇以三点定义了助手的工作助手接收 USER 与 AGENT 之间的对话 HISTORY从 HISTORY 中搜索值得记住的持久信息durable information为未来工作值得回忆的稳定信息写记注notes。三个动词层层递进接收、筛选、凝练。注意第三点要求的是notes about stable information——输出对象不是原文复述而是经过稳定化改写的事实陈述。输出格式JSON 文本数组与空数组语义提示词对格式做了两条硬约束响应格式是一个JSON 文本数组元素为待记忆的事实字符串若历史中没有任何有用信息响应必须是一个空 JSON 数组而非空字符串或省略响应。输出示例[ Users name is John Doe, Users dogs name is Max, ]空数组语义在整个管线中很关键源码中len(memories) 0时日志记录 No useful information to memorize. 并直接返回不产生任何写库操作。这避免了无信息轮次污染向量库也让什么都不记成为一种被显式建模的合法输出。提取规则只记持久、完整、可复用的事实Rules 一节是全提示词的核心逐条拆解如下只记忆完整且在未来对话中大概率仍然有用的信息——完整complete与持久durable双重门槛绝不记忆模糊或不完整的信息如只有 Users name 而没有值绝不只记关键词或标题如 Dog Information、RAM Status 这类裸主题聚焦对象清单持久用户偏好、稳定项目事实、反复出现的协作约束、重要身份信息、已配置的服务、长期存在的long-lived需求不记忆机器相关的本地坐标机器本地端点、个人绝对路径、容器工作目录、临时运行时坐标都不作为碎片记忆只有当稳定的项目关系本身重要时才转写成通用事实例如把 localhost:8848 上有活运行时 转写成 项目配置了一个 live runtime 供 smoke 检查不记忆对未来无用的无关细节不记忆会变化的事实如时间、日期Today is Monday 这类即典型反例不添加历史中未明确提及的细节——禁止脑补不记忆 AI 的指令或想法如 Respond with a warm greeting... 属于系统指令残留;不记忆 Agent 本会话的行为做过什么、跑过什么命令、创建过哪些文件、测试输出、临时路径、实现琐碎细节、仅用于清理的事实一次性请求不记除非它同时声明了持久偏好、稳定项目事实或反复出现的约束唯一亮点是任务进度或已完成的实现时返回空数组——可复用的解决过程应进入 successful-solution memory对应solutions区域而非碎片fragments。最后一条实际上在提示词层面完成了 fragments 与 solutions 两类记忆的分流过程性经验归 solutions事实性状态归 fragments。合并与清洗低数量、高完整度的去重策略Merging and cleaning 一节规定了写入前的自清洗协议目标是让新记忆数量低、单条记忆更完整详细同一主题的信息不得拆成多条应保留为一段文本同主题多个事实合并为一条更详细的记忆。文档给出的标准示例不是三条 Users dog is Max、Max is 6 years old、Max is white and brown而是合并为一条 Users dog is Max, 6 years old, white and brown.历史中修正了先前事实时只输出当前完整事实不输出新旧两版可变偏好/事实优先写成单条 profile 式陈述如 User currently prefers...、Project currently uses...不记临时测试标记、临时行为检查或仅用于清理的事实。这与提示词格式节的空数组要求共同构成了幂等性设计多次对同一主题的记忆不会产生版本堆积库里只保留当前真值。正反例对照提示词的判例库文档随后给出了两组带解释的判例是理解其判定标准的最佳材料。正确示例值得记忆的数据及原因示例归类Users name is John Doe身份重要User prefers Linux shell commands and relative virtualenv paths over Windows-only examples稳定用户偏好Project currently uses a configured live runtime for smoke checks不带本地坐标的稳定项目事实Runtime-impacting plugin changes must be synced into the configured live environment before testing反复出现的项目约束错误示例绝不应输出的记忆及错误原因反例错误原因Dog Information只有主题没有可用事实The user requested current RAM and CPU status.没有确切事实可记User greeted with hi纯寒暄未来无用Respond with a warm greeting and invite further conversationAI 的指令/想法Users name缺细节不可用Today is Monday仅日期无价值Market inquiry / RAM Status只有主题没有细节User used to prefer X before changing to Y历史偏好无用只记当前偏好Temporary marker ABC123 was used in a memory test测试残留Agent created a temporary CLI demo file and ran a shell testAgent 行为历史非持久事实The live UI was reachable at a machine-local endpoint during this session本地运行时细节User asked to build a tiny CLI todo app一次性请求The markdown-to-HTML script generated sample.html with 181 bytes任务输出未来无用AsyncRaceError in primary_modules.py was fixed by adding a thread lock on line 123属于可复用解决方案solutions不属于碎片HelloFurther WRONG examples无意义单字值得注意最后一行 Further WRONG examples: Hello——以最极端的碎片收尾强调再短、再无信息量的输入也要拒绝。源码佐证提示词之后的第二道防线提示词是第一道过滤但源码并未止步于此。LLM 输出的碎片在进入向量库前还要经过 memory_quality.py 的正则质检filter_auto_memory_fragments其判定逻辑与提示词规则一一对应形成双重保险最小长度门槛少于 24 字符直接拒绝对应 Hello 类反例低价值白名单拦截_LOW_VALUE_RE匹配 hello、greeting、task completed 等裸短语临时性特征拦截_TRANSIENT_RE匹配/tmp、temporary、test marker、cleanup token、one-off 等词对应提示词不记临时标记规则本地坐标拦截_LOCAL_COORDINATE_RE匹配localhost、127.0.0.1、/home/.../、C:\Users\等对应不记机器相关坐标规则Agent 行为与命令历史拦截_AGENT_ACTION_REagent/assistant 后 80 字符内出现 created/fixed/ran 等动词与_COMMAND_HISTORY_REran/executed 命令、exit code、stdout 等命中且不含持久关系词时拒绝准入双要件必须同时命中持久主题词user|project|repo|...和持久关系词prefers|uses|configured|must|...才放行。只有通过质检的碎片才会被\n\n.join记录进日志并进入写库分支。落库路径智能合并与阈值替换两种模式质检后的碎片按 default_config.yaml 中的配置走两条写库路径智能合并模式memory_memorize_consolidation: true默认开启扩展为每条碎片创建MemoryConsolidator实现见 memory_consolidation.py参数取similarity_threshold0.7即 memory_load 工具 的DEFAULT_THRESHOLD、max_similar_memories8、max_llm_context_memories4。合并器先在向量库中检索相似记忆若无相似项则直接插入若有则由 LLM 按合并提示词在merge / replace / update / keep_separate / skip五种动作中裁决把提示词里同主题合并为一条更详细记忆的语义策略真正落到向量库操作层面删除旧文档、插入合并后文档。整条处理带 60 秒超时保护。阈值替换模式consolidation 关闭时先调用db.delete_documents_by_query删除fragments区域中相似度超过memory_memorize_replace_threshold默认0.9的旧碎片再insert_text插入新碎片。这是提示词修正时只保留当前事实规则在向量层面的简化实现——用高相似阈值近似同一事实的旧版本。两种模式最终都写入 FAISS 索引余弦距离见 Memory.initialize文档元数据带随机id、ISO 时间戳和area: fragments。相关配置项汇总配置项默认值作用memory_memorize_enabledtrue是否启用 monologue 结束时的自动碎片记忆化memory_memorize_consolidationtrue启用智能合并管线关闭则走阈值替换memory_memorize_replace_threshold0.9阈值替换模式下删除旧碎片的余弦相似度门槛0才生效project_memory_isolationtrue项目内会话记忆隔离到projects/name子目录小结memory.memories_sum.sys.md虽然只有一份提示词文件的体量却完整定义了一套**什么值得记的判定标准**以持久性、完整性、可复用性为三要素用空数组建模无信息用合并协议保证库里只有当前真值再用正反判例把边界情形钉死。源码侧则以 80k 字符截断、DirtyJson容错解析、正则质检、智能合并四层工程手段把提示词的承诺兑现为可靠的写库行为。对希望理解 Agent Zero 长期记忆质量为何可控的读者这份提示词与它背后的执行链是值得逐行对照的样本提示词定义了记忆的认知边界代码则负责守住这条边界。【免费下载链接】agent-zeroAgent Zero AI framework项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ag/agent-zero创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考