Foundations 03
When Simple Isn't Enough
文件记忆的天花板
思考实验
# CLAUDE.md — 6 个月后
- 用户偏好:TypeScript 后端
- 技术栈:PostgreSQL
- 部署:AWS ECS
- 喜欢简洁的代码风格
- 用户偏好 TypeScript — 重复
- 项目已迁移到 GCP — 与 AWS 矛盾
...(还有 200 条)
- 用户住在北京 — 已搬到上海
- 讨论了午餐选择 — 无关紧要
文件大小:47KB / 238 条 / 检索方式:O(n) 全量扫描
三重天花板
1. 无法搜索——只能全量注入
CLAUDE.md 的检索方式是"将所有内容注入 system prompt"。几十行没问题。但当条目达到数百条时,你浪费了 token,相关事实被噪声淹没。你需要语义搜索——给定查询,只返回最相关的记忆。
2. 无法去重——冗余持续增长
用户在第 1 次会话说"我喜欢 TypeScript",第 5 次说"我偏好 TS",第 20 次说"TypeScript 是我的首选"。文件记忆忠实地记录了全部三条。人类只会保留一条。你需要语义等价检测——理解含义,而不只是匹配字符串。
3. 无法遗忘——过时事实持续存在
"用户住在北京"在 2024 年是事实。2025 年他搬到了上海。文件记忆不会自动过期旧条目或标记矛盾。
"每个事实都有生命周期。如果你的 memory 系统不建模时间,它会自信地告诉你昨天的真相。"
演进路径
三重天花板指向三个技术方向。Agent Memory 存储的完整演进路线:
要点
每一步都解决了上一步的局限。但更复杂并不意味着更好——OpenClaw 使用最简单的方案(文件),却实现了最佳用户体验。选择取决于你的规模和场景,而非技术潮流。
下一节
既然"无法搜索"是第一个瓶颈,我们就来解决它。下一节:vector memory——通过 embedding 让记忆可搜索。