04 后台整理 Memory | Knowledge Notes

学习目标

理解一句话：memory 可以在对话中热更新，也可以在对话结束后由后台任务统一整理。

它是什么

Hot path 是 Agent 在当前对话里直接写 memory，好处是立刻生效，坏处是增加延迟和干扰主任务。Background consolidation 是另一个任务在对话后整理近期历史，把真正长期有用的信息合并进 memory。它解决的是“别让主对话一边办事一边整理笔记整理到手忙脚乱”。

最小可运行例子

代码见 ../04_background_consolidation.py。

这个例子不调用 LangSmith cron，也不搜真实历史；它只演示后台整理的核心动作：把新观察合并进 AGENTS.md，并避免重复条目。

运行

uv run python deepagent_src/memory_teach/04_background_consolidation.py

预期输出：

background consolidation ok

常见误区

后台整理不是越频繁越好。整理频率应该接近真实使用频率，否则就是烧 token 做无用功。

相关资源

查看示例代码：deepagent_src/memory_teach/04_background_consolidation.py

from __future__ import annotations


def consolidate_memory(existing: str, observations: list[str]) -> str:
    lines = [line.rstrip() for line in existing.splitlines()]
    existing_items = {line.removeprefix("- ").strip() for line in lines if line.startswith("- ")}

    for observation in observations:
        if observation not in existing_items:
            lines.append(f"- {observation}")
            existing_items.add(observation)

    return "\n".join(lines).rstrip() + "\n"


def main() -> None:
    existing = "# User Memory\n\n## Preferences\n\n- Prefers Python examples\n"
    updated = consolidate_memory(
        existing,
        [
            "Prefers Python examples",
            "Likes short runnable scripts",
        ],
    )

    assert updated.count("Prefers Python examples") == 1
    assert "- Likes short runnable scripts" in updated
    print("background consolidation ok")


if __name__ == "__main__":
    main()