生产级 Agent Memory 不该被设计成“越记越多”的资料袋,而该被设计成“经验变更系统”——读取链决定历史何时、以哪一版、在什么作用域里进入当前任务,写入链决定一次结果要经过多少证据和验证,才有资格升级成长期记忆、Skill 或 Harness。
| # | 借鉴动作 | 对应节点 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 把故障记忆拆成六层资产 | 六层资产 | 告警日志、当前状态、候选规则、已验证经验、自动化流程、权限策略分别建模,不再统一叫 memory |
| 2 | 给 AI 修复链补一张候选经验晋升单 | 候选经验晋升单 | 每次“修好了”都强制记录 claim / scope / evidence / verifier / rollback_to,防止一次偶然命中直接写成默认做法 |
| 3 | 检索前先做 need-memory 判定 | 读取链 | 先判断当前步骤是不是该读历史,再决定 retrieve / re-retrieve / no-op,减少过时经验污染 |
| 4 | 把评估器和生产权限锁在 Agent 外 | 五道门 | 任何候选 Harness 都不能改 verifier、阈值、预算上限和生产凭证 |
| 5 | 从 CI 失败归类开始做四阶段试点 | 四阶段试点 | 输入稳定、验证便宜、副作用小,适合先跑“只记账 → 提候选 → 跑回归 → 低风险晋升” |
| 6 | 给记忆建立失效关系和回滚链 | 状态感知检索 | 给记录补 status / valid_from / valid_to / supersedes / evidence_ref,出错时能知道该撤哪一版 |