AI memory 已损坏。我们构建了一个会忘记的。

Source: Dev.to

实际效果示例

第 1 周： 你告诉代理 “我们前端使用 React”。
第 2 周： 你改了主意。 “改用 Svelte，React 包太大”。
第 4 周： 你问 “我们的前端技术栈是什么？”

普通的检索系统会把两个答案都返回。React 和 Svelte 并列，权重相等。系统中没有任何信息表明其中一个已被取代，所以代理可能会引用 React、Svelte，或两者的混乱组合。

在构建代理工具时我们屡次遇到这个问题，显而易见，问题不在检索质量，而在于这些系统没有时间或过时概念。

数据

我们在两套系统上模拟了一个为期 4 周的项目。共计 24 条事件——决策、纠正、错误、重复观察。项目中途出现两次重大方向转变。

Naive 检索会把过时条目放在最前；Sparsion 则把纠正放在首位——显著性 1.65 对比 0.55（过时的原始条目）。

Sparsion 的实际工作方式

它把记忆视为生命周期，而不是日志。

Events → Salience Scoring → Hot → Warm → Cold → Forgotten

• 旧记忆随时间衰减（指数衰减，可配置半衰期）
• 重复事件会增强（对数频率）
• 可以将事项标记为 critical——其存活时间是普通记忆的 4 倍
• 默认情况下，纠正的得分是观察的 3 倍
• 低于显著性阈值的记忆会被完全剔除检索

一次关键纠正进入系统时的显著性为 13.18。一次随意观察的显著性为 0.77。若六周未再强化，观察会消失，而纠正仍然保留。

试一试

from sparsion import Runtime

rt = Runtime("agent_memory.db")

# Week 1
rt.record("user", "decision", "Frontend framework: React", importance="high")

# Week 2
rt.record(
    "user",
    "correction",
    "Switching to Svelte — React bundle too large",
    importance="critical"
)

# Query
memories = rt.query(text="frontend", limit=3)
for m in memories:
    print(f"[{m['tier']}] {m['content']} (salience: {m['salience']:.2f})")
# [Hot] Switching to Svelte — React bundle too large (salience: 13.18)
# [Hot] Frontend framework: React (salience: 4.39)

# Age everything
result = rt.sweep()
print(f"Forgot {result['forgotten']} stale memories")

底层实现

Rust 核心，Python 绑定通过 PyO3/maturin，SQLite 负责存储。无模型依赖——显著性评分目前采用启发式算法。

Rust core
  ├── Event store (SQLite)
  ├── Salience scorer
  ├── Tier manager (hot/warm/cold)
  ├── Decay engine
  └── Ranked retrieval
       ↓
  PyO3 → Python SDK (pip install sparsion)

测试：12 个 Rust 单元测试，5 个集成测试（通过 MockClock 实现确定性时间），4 个 Python 端到端测试。

v0.1 包含内容

• 可配置半衰期的时间衰减
• 通过重复进行强化
• 重要性提示（low/normal/high/critical）
• 事件类型权重——纠正 > 决策 > 错误 > 动作 > 观察
• 通过存储实现的层级迁移与遗忘循环
• Python SDK

未来计划

• 接入真实代理工作流
• 更大的基准测试，延长时间视野
• 矛盾感知的更新机制
• LangChain 记忆后端

如果你正在构建代理并且一直受到过时上下文的困扰，欢迎分享你的使用案例。

Sparsion Runtime –