Remember Me

通过结构化笔记、偏好追踪和行为上下文,构建并维护以用户为中心的理解。用于用户要求记住信息、随时间加深了解、个性化回复,或持续记录目标、习惯、语气、界限和反复出现的问题。

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概览

{ “overview_html”: ““记住我”(Remember Me)是一款专为对话式AI设计的记忆管理框架,旨在帮助系统在与用户长期互动中构建并维护一个尊重、有用且以用户为中心的理解模型。该工具的核心理念并非无差别记录所有信息,而是聚焦于存储对用户持续交互真正有价值的上下文,如显式声明的偏好、行为模式、项目目标、反复出现的障碍以及明确的界限设定。通过结构化笔记和偏好追踪机制,它能够在不侵犯隐私的前提下,随时间推移加深对用户的了解,从而提供更加个性化、连贯且高效的协助体验。其设计强调透明性与可控性,要求所有记忆条目必须明确分类为事实、偏好、目标或假设,并对低置信度的推断保持警惕,确保AI不会过度拟合某个特定形象。”, “feature_items”: [ “采用四类记忆标签体系:FACT(用户明确陈述的事实)、PREFERENCE(重复出现的行为或声明偏好)、GOAL(有时间限制或持续的长期目标)、HYPOTHESIS(基于行为模式的推测性假设),确保信息分类清晰可追溯”, “支持双层记忆结构:每日笔记(memory/YYYY-MM-DD.md)用于即时事件记录,长期档案(MEMORY.md)用于沉淀稳定偏好与核心轮廓,实现信息的有序积累与更新”, “内置置信度衰减机制:未经验证的假设会随时间自动降级(高→中→低→丢弃),防止过时信息干扰后续服务,同时允许通过用户确认重新激活”, “提供主动遗忘与降级策略:当用户明确反对某项记忆、项目已废弃或假设长期未被验证时,系统将主动移除或降权处理,保障用户控制权” ], “scenarios_html”: ““记住我”特别适合需要长期陪伴型服务的场景,例如个人知识助手、智能日程规划师或心理健康陪伴机器人等。在这些情境下,用户往往希望AI不仅能解决当前问题,还能在多次会话中延续上下文、适应其工作习惯与沟通风格。比如,一位经常使用番茄工作法的程序员可能会在一次对话中提及‘我通常在下午三点后效率下降’,若该信息被正确归类为PREFERENCE并加入长期档案,下次AI安排任务时会自然避开此时段。又如,在辅导用户养成新习惯的过程中,AI可通过观察其打卡频率、拖延原因及情绪波动,形成关于‘最佳提醒时机’或‘激励话术’的HYPOTHESIS,并在后续对话中以试探方式验证,逐步优化辅助策略。此外,对于涉及敏感边界的话题——如不愿透露收入细节、拒绝推荐特定品牌——系统能将其标记为BOUNDARY FACT,并在未来交互中严格遵守,避免越界。总之,只要存在‘随时间深化理解’的需求,无论是日常琐事还是复杂目标管理,此框架都能显著提升AI的实用性与人性化程度。” }