5.1 记忆分层：航行日志与黑匣子的架构

5.1 记忆分层：航行日志与黑匣子的架构

本节摘要：记忆不是一块存储，是一套带时程与分工的分层系统。本节给出记忆的四分层架构——工作记忆、情景记忆（航行日志）、语义记忆（知识库）、程序记忆（指向技能库），说明各层的容量、延迟与持久性档位，制定"什么值得记"的写入策略与知识库的更新纪律，并解释黑匣子为什么必须是只追加的只读视角。

黑匣子的发明始于空难调查员的绝望：航空史上几起悬案，唯一目击者随机坠海，调查只能靠残骸倒推——知道结局，却永远不知道驾驶舱里最后那几分钟发生了什么。一位深陷其中的工程师后来提出：给飞机装一台砸不坏、只记录、事后谁也改不了的仪器。这个思路在智能体上原样成立：记忆系统最硬核的部分不是"记得多"，而是记录经得起事后逐帧追问，且不被任何一方篡改。上一章各环节产生的记录，本节给它们安排各自的家。

记忆四分层：时程与档位

按信息保留的时程与用途，记忆分四层，各层的容量、延迟、持久性档位完全不同：

分层的关键纪律是读写契约：工作记忆允许自由读写但必须易失（它只该是缓存，不是真相——真相在状态板）；航行日志只追加、任何人不得修改（篡改一字节，审计价值归零）；知识库可以修订但必须版本化（修订历史本身就是记忆）。四层各守其位，才能各尽其用。

写入策略：什么值得记

只进不出的日志是慢性毒药：存储成本只是小事，真正的代价是检索稀释——重要的记录淹没在垃圾里，等真要查的时候，等于没有记录。写入决策在"记录一条"之前过三问：事后会不会追问（动作、回执、失败、接管必记）；学习用不用得上（成功与失败的任务轨迹是第 8 章学习的原料，按采样率记）；丢了会不会心疼（中间调试态、高频重复读数，摘要记或不记）。三问的答案组合出四个档位：全量、采样、摘要、丢弃。

from enum import Enum
import time, json

class Retention(Enum):
    FULL = "全量"        # 事后必追问：动作、回执、失败、接管
    SAMPLE = "采样"      # 学习原料：任务轨迹按比例留
    SUMMARY = "摘要"     # 高频读数：按窗口聚合留统计量
    DROP = "丢弃"        # 调试中间态：留计数不留内容

class MemoryBay:
    """黑匣子舱主结构：三层存储 + 写入策略。"""

    def __init__(self, log_store, knowledge_base):
        self.working = {}            # 工作记忆：易失字典
        self.log = log_store         # 航行日志：只追加存储
        self.kb = knowledge_base     # 知识库：版本化存储
        self.stats = {"dropped": 0}

    def record(self, event, payload):
        tier = policy_for(event)
        if tier is Retention.DROP:
            self.stats["dropped"] += 1
            return
        entry = {"t": time.monotonic(), "event": event,
                 "payload": payload}
        if tier is Retention.SUMMARY:
            self._aggregate(event, payload)
            return
        if tier is Retention.SAMPLE and not self._sampled(event):
            return
        self.log.append(entry)       # 只追加：无修改接口，物理杜绝篡改

    def recall(self, since=None, until=None, event=None):
        """回放：按时间窗与事件类型检索，供复盘与学习。"""
        return self.log.query(since=since, until=until, event=event)

    def learn_fact(self, fact, source_event):
        """语义写入：知识库修订必须挂来源，走版本化。"""
        self.kb.commit(fact, provenance=source_event)  # 可追溯的修订
​

代码里的纪律都长在结构上：日志对象没有修改接口——想篡改得先改类定义，审计时一眼识破；知识库的每次修订强制挂上来源事件，知识"是怎么来的"本身就是一条记忆；丢弃计数照常保留——"丢了多少"也是可追问的信息。

知识库的更新纪律

语义记忆最怕的不是缺，是陈旧与矛盾。仓库地图换了货架布局，旧知识不更新，规划舱就会自信地走向一堵新墙。更新纪律按这条链走：证据先行（修订由日志事件触发，"感知多次发现拓扑不符"才允许动地图）、版本化（每次修订留版本号与来源，错了能回滚）、冲突裁决（新证据与旧知识矛盾时，按证据置信度与时效裁决，而不是后来的赢）。这套纪律与 2.4 节拓扑层的修订事件对得上：结构性变化的修订事件，就是知识库更新的证据链入口。

图：记忆分层架构——时程、档位与只追加防线

知识库的版本化与回滚也值得一并落地：

class VersionedKnowledgeBase:
    """语义记忆：修订挂证据链，错了能回滚。"""

    def __init__(self, store):
        self.store = store
        self.versions = []

    def commit(self, fact, provenance):
        version = {"id": len(self.versions) + 1,
                   "fact": fact,
                   "provenance": provenance,   # 修订的日志证据
                   "t": time.monotonic()}
        self.versions.append(version)
        self.store.apply(fact)
        return version["id"]

    def rollback_to(self, version_id):
        """回滚：按版本链重放到指定点。"""
        for v in reversed(self.versions[version_id:]):
            self.store.undo(v["fact"])
        self.versions = self.versions[:version_id]
​

联调测试与故障排查

记忆舱的联调围绕三性展开：完整性（按写入策略应记的事件全都在——抽样比对舱段动作流与日志流）、不可篡改性（尝试修改历史条目应当失败，追加接口无更新通道）、可回放性（任取时间段回放，决策链能完整重建）。回放性是硬指标：回放不出来等于没记，第 7 章的事故复盘全押在它身上。

按症状排查：重启失忆（重启后目标与进度蒸发）是工作记忆被当成了真相源——把该持久化的状态移交 5.3 节的检查点；检索劣化（查一条记录翻满页）查写入策略是否失守——采样与摘要档没执行，垃圾混进了日志；知识库打架（新旧事实互相矛盾）查修订是否走了证据链——绕过事件的直改，正是矛盾之源。

💡 关键直觉：日志的第一读者不是人，是三个月后的机器自己。第 8 章的学习要从日志里取训练数据，第 7 章的调试要靠日志重建现场——今天偷懒少记的，明天都要加倍还。

本节要点回顾

• 四分层：工作记忆易失、航行日志只追加、知识库版本化、程序记忆随技能库版本——各层档位不同，契约各异。
• 写入三问与四档：全量、采样、摘要、丢弃；只进不出的日志会杀死检索质量。
• 结构即纪律：日志没有修改接口、知识库修订强制挂来源，防篡改与可追溯长在数据结构上。
• 知识更新链：证据先行、版本化、冲突按置信度与时效裁决，与感知舱的修订事件对账。
• 回放性是硬指标：回放不出的记录等于没记，复盘与学习全押在它身上。

分了层，还差最急的一层怎么运转：当前决策窗口的工作集怎么装配、怎么遗忘。下一节进工作记忆的现场。