让Agent自己整理笔记memsearch后台记忆维护机制PROJECT.md与USER.md完整解析【免费下载链接】memsearchA persistent, unified memory layer for all your AI agents (e.g. Claude Code, Codex, DSH), backed by Markdown and Milvus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mem/memsearchmemsearch 是一个为 AI AgentClaude Code、Codex、DSH 等提供持久统一记忆层的开源工具而它的后台记忆维护机制正是亮点之一在会话结束后memsearch 会在后台自动唤醒一个 LLM把散落在日常记忆日志里的关键信息提炼进两份高价值笔记——PROJECT.md项目状态和USER.md用户偏好。你不需要手动整理任何笔记Agent 自己就能把笔记整理好。 为什么需要后台记忆维护日常使用中memsearch 会把每次会话的关键信息写入.memsearch/memory/目录下的记忆日志journal。但日志是碎片化的、按时间堆积的存在两个天然问题噪声多大量临时性讨论、一次性问答不值得长期保留缺少提炼真正有长期价值的项目决策、活跃线索、用户偏好淹没在日志里Agent 下次回忆时很难直接命中。后台维护机制的思路很像人类的定期复盘定期把日志里的长期价值信息蒸馏成两份精炼、可审阅的 Markdown 文件而不是让笔记越攒越乱。 两大维护任务PROJECT.md 与 USER.md 各管什么memsearch 内置两个后台维护任务见 src/memsearch/maintenance.py 中的TASKS (project_review, user_profile)任务输出文件负责内容project_review.memsearch/PROJECT.md项目方向、活跃线索、进展、决策、风险约束、下一步计划user_profile.memsearch/USER.md用户优先级、偏好、工作风格、技术默认值、重复性工作流两者的边界在提示词里被严格约束避免串台PROJECT.md 保持只谈项目稳定的用户偏好语言偏好、沟通风格等不放这里应写入USER.md见 plugins/_shared/prompts/project_review.txtUSER.md 保持只谈人与习惯项目技术决策、文件路径、Bug 修复不写入用户画像且严禁把项目决策改写成用户偏好……的句式见 plugins/_shared/prompts/user_profile.txt。⏱️ 什么时候才会触发三个条件缺一不可维护任务不是每次会话都跑而是由 run_due_tasks() 按以下三个条件判断是否到期任务已启用enabled true默认关闭避免意外的后台模型调用输入发生变化对.memsearch/memory/下所有.md文件计算 SHA256 摘要_input_digest()摘要没变就直接跳过不做无谓的模型调用距上次成功运行已超过min_interval_hours默认 24 小时。运行状态记录在.memsearch/.maintenance-state.json中。一个贴心的设计是失败的运行不会被标记为成功摘要所以下次到期时会自动重试不会因为一次 API 失败就永远沉默详见 docs/home/configuration.md。 维护任务如何动笔提示词、JSON 与全量替换触发后memsearch 会组装一个结构化提示词_build_prompt()包含四部分任务模板项目目录、输入目录、输出文件路径现有的输出文件内容最近 12 个记忆日志条目带字符预算控制输入摘要变化值。LLM 被要求只返回一个 JSON 对象且只有两种动作_parse_task_response(){action:none,reason:...}—— 日志没有新的长期价值信息不动文件{action:replace,reason:...,content:完整 Markdown 内容}—— 用全文替换输出文件。这种none / replace的二元设计非常保守默认不改只有确有新价值才改写而且提示词明确要求保留有用的现有内容、做小步精准增补而不是为文风重写。此外memsearch 还支持让 LLM 在整理时下钻查看记忆它内置了一个受限只读工具run_memory_command()只允许执行memsearch expand、memsearch transcript、find、grep等只读命令路径被限制在记忆目录内并禁止一切 shell 元字符防止提示词注入带来的越权操作。️ 如何开启一句话让 Agent 配置这两个任务默认关闭。最简单的开启方式是直接对 Agent 说enable MemSearchs PROJECT.md and USER.md maintenanceAgent 会通过memory-config技能帮你完成配置并可以顺带选择模型、间隔和自定义提示词。偏好手动配置的话设置位于 MemSearch 配置的[plugins.agent.project_review]与[plugins.agent.user_profile]下完整示例见 docs/home/configuration.md[plugins.codex.project_review] enabled true provider native # 复用 Agent 自身的模型通道 min_interval_hours 24 input_dir .memsearch/memory output_file .memsearch/PROJECT.mdprovider native表示复用宿主 Agent 的模型也可以配置 memsearch 管理的 API 提供商OpenAI / Anthropic / Gemini 等来独立跑后台任务提示词支持全局自定义memsearch config set prompts.project_review /path/to/project-review.txt。平台侧的唤醒入口在插件层的 maintenance-runner.py负责处理各 Agent 宿主的原生模型调用Python 核心包则提供共享的配置、到期判断、提示词与 API 提供商逻辑分工清晰。 维护任务沉默了怎么办排查指南如果后台维护迟迟没有产出按顺序检查查看.memsearch/.maintenance-state.json对应平台.任务条目里last_action是error还是skip输入未变化 / 未到间隔last_error字段记录了失败原因这是第一排查点确认任务enabled true且记忆日志目录确实有更新也可以直接问memory-config技能它能检查当前配置、记忆文件与健康状态。 相关文件速查内容路径后台维护核心逻辑到期判断 / JSON 解析 / 只读命令沙箱src/memsearch/maintenance.pyPROJECT.md 维护提示词模板plugins/_shared/prompts/project_review.txtUSER.md 维护提示词模板plugins/_shared/prompts/user_profile.txt插件层维护运行器宿主原生模型调用plugins/_shared/scripts/maintenance-runner.py维护任务配置参考docs/home/configuration.md小结memsearch 的后台记忆维护用日志蒸馏的方式把 Agent 的日常记忆自动沉淀为两份可持续维护的笔记——PROJECT.md记录项目状态USER.md记录用户习惯。三个触发条件保证不浪费模型调用保守的none/replace协议保证不破坏已有内容失败自动重试保证长期可靠。开启它之后你的 Agent 就像一位会定期复盘的助理你只管干活笔记它来整理。【免费下载链接】memsearchA persistent, unified memory layer for all your AI agents (e.g. Claude Code, Codex, DSH), backed by Markdown and Milvus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mem/memsearch创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考