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对话式逆向工程剖析 ChatGPT 记忆系统 ❌ 完全没有向量数据库和 RAG ✅ 而是一种分层、高效的四级上下文结构 核心发现：比想象中更简洁 ChatGPT 的“记忆”并非在一个巨大的数据库中搜寻你过去说过的每一句话。相反，它通过巧妙地拼接不同层级的信息，在个性化和响应速度/成本之间取得了平衡。 ChatGPT 上下文的四层结构 1. 会话元数据 · 环境感知：包含你的设备类型、大致位置、时间、订阅等级以及近期的使用习惯（如活跃频率）。 · 作用：让回复适应你的当前环境（如深色模式、地理位置）。临时仅限当前会话，不保存。 2. 用户记忆库 · 长期核心事实：存储你的姓名、职业、偏好、长期目标等关键信息（作者示例中存了33条）。 · 来源：你明确要求“记住这个”，或系统自动识别的重要事实。持久跨会话存在，直到被删除。 3. 近期对话摘要 · 短期兴趣地图：这是最令人意外的部分。它不是完整的历史记录，而是最近约 15 个对话的轻量级摘要（包含时间戳、标题和用户消息片段）。 · 作用：提供一种“连贯感”，让 AI 知道你最近在关注什么，而无需加载全部历史。近期随时间推移更新。 4. 当前会话窗口 · 即时上下文：当前对话的完整记录。采用“滑动窗口”机制，当对话过长超出 Token 限制时，最早的消息会被“挤出”。 · 作用：保证当前对话逻辑的严密和连贯。当前随会话结束或超长而滚动。 为什么这种设计很聪明？ · 效率至上：传统的 RAG 需要对每一次查询都在海量历史中进行搜索，计算成本高且延迟大。 · 抓大放小：ChatGPT 的策略是——“记住重要事实（层级2），了解近期话题概况（层级3），专注当前对话细节（层级4）”。 · 工程哲学的体现：这是一种实用主义的工程设计。它牺牲了对过去每一个微小细节的完美回忆，换取了极其流畅、快速且看似“懂你”的交互体验。 总结 ChatGPT 让你感觉它“记性很好”，并不是因为它真的记得你两年前说的某个琐碎细节，而是因为它始终随身携带一份关于你的“核心档案”（长期记忆）和一份“近期动态简报”（对话摘要）。这是一种极为高效的“伪全知”体验。 阅读原文（作者 @manthanguptaa）
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
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Claude Code CLI现在支持异步子代理，对监控日志或构建长时任务场景比较实用 可以启动一个或多个子代理，后台独立运行，即使主代理完成后，它们仍会在后台继续执行任务 比如说，监控服务器日志文件，一旦子代现发现特定错误信息就自动触发警报或执行某个操作，无需人工一直盯 当一个耗时很长的构建任务，可以让子代理去等待构建完成，构建完成后让它邮件或消息通知等 #AI编程 #ClaudeCode
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