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这是我一直在构建的一个项目，YourMemory 是一个针对代理记忆的解决方案，专注于去除噪音而不是简单地积累数据。 在当前的代理记忆状态下，大部分上下文以 MD 文件的形式存储，或通过 RAG 模型派生，几乎存储了所有信息。这两种解决方案都会导致上下文膨胀，无法优化任何标记的使用。 在这个系统中，我们只保留相关数据，并剔除所有不必要的数据。数据的相关性通过多个因素来确定，例如回忆率、重要性、类别，以及它与哪个记忆链相连接等。这些参数经过精细调整，以便我们能够同时满足情节记忆和语义记忆的需求。 我们的记忆层以这种方式保持大小的平坦性。你可以将这个基础设施与人脑存储和修剪记忆的方式进行对比。 企业模型非常令人兴奋，因为我们可以从每个用户、代理和子代理中提取相关记忆，并且这些记忆可以被组织中的任何人使用，从而确保在企业层面上的记忆优化。