辽宁
该图片可能由AI生成
AI的记忆问题，一直是行业里的老大难。
你跟AI聊得正起劲，突然发现它把五分钟前说的话忘得一干二净。这种体验，用过的人都懂。
最近Clawdbot的做法让我眼前一亮。它的记忆系统简单到令人发指：没有数据库，没有复杂的架构设计，整套系统就做一件事，写Markdown文件。
长期信息沉淀在一个叫MEMORY.md的文件里，每天的对话按顺序追加到对应日期的文件中。就这么简单。
这里面有个思路上的反转特别有意思：与其让数据库去支撑AI，不如反过来，让AI自己管理数据库。
具体怎么做呢？两个关键动作。
第一，AI主动沉淀记忆。在上下文即将被压缩之前，AI会把关键信息写回文件。这就避免了对话一长就失忆的尴尬。
第二，轻量级的混合搜索。语义向量负责模糊召回，关键词负责精准命中，再用简单打分做决策。不重，但够用。
把市面上的方案放在一起比较就很清楚了。GPT走的是黑盒式记忆，你不知道它记住了什么；Gemini靠超长上下文硬扛，但稍微长一点还是容易丢三落四；而Clawdbot选了第三条路，透明、可编辑、可迁移的文件驱动。
当然，这套方案也有人质疑。有人说这不就是RAG吗？有人说数据量大了肯定扛不住。有人说随着对话增长，token消耗会越来越大，得及时整理缩减记忆文件。
这些批评都有道理。但我觉得这个方案真正的价值不在于它是不是最优解，而在于它展示了一种设计哲学：在控制复杂性和追求效果之间，找到性价比最高的那个点。
有位网友说得好，这很像我们正常人的记忆模式。短期记忆就一两天，越久的东西越记不清楚，真正重要的东西得放在日记里，需要的时候回去查一下才知道。
你看，最好的技术方案，往往不是最复杂的那个，而是最符合直觉的那个。
x.com/Zesee/status/2016487877639876741
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