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GenericAgent/memory/memory_cleanup_sop.md

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# 记忆整理 SOP
## 核心原则:存在性编码
LLM自身是压缩器+解码器。L1只需让它**意识到某类知识存在**它就能通过tool call自行取用深层内容。
**L1本质用最短词数表达——什么场景下有什么记忆可用存在性**
L1两类内容统一ROI评估
- **存在性指针**指向L2/L3知识的最短触发词
- **行为规则**:不提醒就会犯的错(致命/高频均可只要ROI过门槛
ROI = (不放这几个词的犯错概率 × 代价) / 每轮词数成本
## 快速判断
**该留**反直觉触发词——没提示就想不到去查SOP的场景词。如`tmwebdriver_sop(httponly cookie)`:没有`httponly cookie`这个词你不会想到取cookie要查tmwebdriver
**该删**
- 名字翻译:`proxy-pool/(代理池)` → 名字自解释,括号是废词,直接`proxy-pool`即可
- 内容描述:`opencli_sop(66站点CLI,复用Chrome session)` → 实现细节属于SOP内部不是触发场景
- 直觉能力:不提醒也能想到 → 0收益白交每轮成本
- 冗余L3已覆盖的规则 / L1其他行已含的片段
## 压缩四原则
1. **命名自解释 > 加描述**SOP名能说清的L1不加注释改名的ROI常高于改L1
2. **存在性集合最小描述**:多个相近条目若可被同一上位场景覆盖,用集合名表达这类能力的存在,不必平铺子项。如`qq操作/飞书操作/企微操作``im操作:*_im_sop`;子项名自解释则只列名不翻译
3. **条目 = 场景↔方案存在性**:如`视频理解:yt-dlp取字幕``fofa(资产测绘)`——场景名是触发词,方案名编码存在性;括号内**只放反直觉触发词**,非反直觉的(纯翻译/内容描述/实现细节)全是浪费
4. **分层归位**带行为规则或高频高ROI的条目放上方场景行纯存在性指针归L2/L3平铺列表
## 整理流程
1. 逐行读L1`|`拆片段,先分类:存在性指针 / RULES / 翻译 / 内容描述 / 实现细节 / 冗余
2. 先清RULES逐条问“这是全局高ROI还是特定场景低危险规则
- 全局高ROI → 留
- 特定场景 / 低危险 → 降级到L3或删除
3. 再清存在性指针:检查是否在表达**场景↔方案存在性**;场景触发词只在**反直觉**时才加,翻译/内容描述/实现细节删掉
4. 检查L3文件名是否自解释能靠改名解决的不靠L1加描述最后验证总行数 ≤ 30
**红线**记忆修改是持久性伤害错误每轮复利。L1只能patch词级别修改禁overwrite
产生误导应及时修正L1或记忆更名