📦 Z1 Memory Palace v3.0
v3.0.0基于文件的长期 AI 记忆系统,集成 BGE-M3 向量搜索、元数据过滤、复合评分、图邻居扩展与自动记忆管理
详细分析 ▾
运行时依赖
安装命令
点击复制技能文档
Memory Palace 面向 AI 代理的零基础设施(无需 Docker、无需外部服务)文件型长期记忆系统。
架构 palace/ ├── grand_hall/ # 全局导航、房间地图、日志 ├── chambers/ # 代理专属知识(每代理一间) ├── project_rooms/ # 长期项目存储 ├── reflection_wing/ # 已提炼洞察:原则、内核、模式 ├── dispatch_corridor/ # 任务路由与状态跟踪 ├── conflict_room/ # 冲突解决记录 └── archive_basement/ # 冷存(默认搜索排除)
快速开始 # 1. 初始化宫殿结构 mkdir -p palace/{grand_hall,chambers,project_rooms,reflection_wing,dispatch_corridor,conflict_room,archive_basement} # 2. 安装 BGE-m3 pip install FlagEmbedding # 3. 构建索引 python3 scripts/build_index_bge.py --force # 4. 查询 python3 scripts/query_bge.py "你的搜索词" python3 scripts/query_bge.py --type palace --priority high "查询" python3 scripts/query_bge.py --details "查询" # 显示子分 python3 scripts/query_bge.py --raw "查询" # 纯余弦(v2 兼容)
搜索评分 复合分 = 0.5×语义 + 0.25×时效 + 0.25×重要度 语义:BGE-m3 余弦相似度(截断至 [0,1]) 时效:基于文件 mtime 的 30 天半衰衰减 重要度:priority 映射(high=1.0, medium=0.6, low=0.3)
关键脚本 build_index_bge.py 构建 BGE-m3 向量索引,支持增量维护 query_bge.py 复合评分搜索,支持元数据过滤、raw 模式 graph_router.py 构建 1-hop [[links]] 邻居图 cold_zone_blinding_patch.py 排除 archive_basement 搜索
索引清单格式 watchdog_manifest_v1.jsonl 中每条记录: {"path":"palace/chambers/01_agent/accumulated_knowledge.md","type":"palace","priority":"high"} 字段:path(必填)、type(元数据过滤)、priority(重要度评分)
记忆代谢 详见 references/memory_metabolism.md: 3 级升级路径:Project Room → Reflection Wing → Constitution 5 类输出:principle card、prompt kernel、failure pattern、thinking path、constitution candidate 低价值内容反向淘汰规则