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title: 长期记忆
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description: CowAgent 的长期记忆系统
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记忆系统让 Agent 能够长期记住重要信息，在对话中不断积累经验、理解用户偏好，真正实现自主思考和持续成长。
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## 记忆类型
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### 核心记忆（MEMORY.md）
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存储在 `~/cow/MEMORY.md` 中，包含用户的长期偏好、重要决策、关键事实等不会随时间淡化的信息。每次对话时自动注入系统提示词，作为 Agent 的背景知识。
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### 天级记忆（memory/YYYY-MM-DD.md）
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存储在 `~/cow/memory/` 目录下，按日期命名（如 `2026-03-08.md`），记录每天的对话摘要和关键事件。仅在首次写入时创建，避免生成空文件。
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## 记忆写入
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Agent 通过以下机制自动将对话内容持久化为天级记忆：
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- **上下文裁剪时** — 当对话轮次或 token 超出配置上限时，批量裁剪最早一半的上下文，并使用 LLM 将被裁剪的内容总结为关键信息写入当天记忆文件
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- **每日定时总结** — 每天 23:55 自动触发一次全量总结，防止低活跃日无记忆留存（内容无变化时自动跳过）
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- **API 上下文溢出时** — 当模型 API 返回上下文溢出错误时，紧急保存当前对话摘要
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所有记忆写入均在后台异步执行（LLM 总结 + 文件写入），不阻塞正常对话回复。
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## 首次启动
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首次启动 Agent 时，Agent 会主动向用户询问关键信息，并记录至工作空间（默认 `~/cow`）中：
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| 文件 | 说明 |
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| `system.md` | Agent 的系统提示词和行为设定 |
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| `user.md` | 用户身份信息和偏好 |
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| `MEMORY.md` | 核心记忆（长期） |
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| `memory/YYYY-MM-DD.md` | 天级记忆（按需创建） |
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<Frame>
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<img src="https://cdn.link-ai.tech/doc/20260203000455.png" width="800" />
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</Frame>
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## 记忆检索
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记忆系统支持混合检索模式：
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- **关键词检索** — 基于关键词匹配历史记忆
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- **向量检索** — 基于语义相似度搜索，即使表述不同也能找到相关记忆
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Agent 会在对话中根据需要自动触发记忆检索，将相关历史信息纳入上下文。核心记忆（`MEMORY.md`）始终注入系统提示词，天级记忆通过检索按需加载。
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## 相关配置
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```json
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{
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"agent_workspace": "~/cow",
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"agent_max_context_tokens": 40000,
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"agent_max_context_turns": 20
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}
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```
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| 参数 | 说明 | 默认值 |
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| `agent_workspace` | 工作空间路径，记忆文件存储在此目录下 | `~/cow` |
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| `agent_max_context_tokens` | 最大上下文 token 数，超出时裁剪一半并总结写入记忆 | `40000` |
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| `agent_max_context_turns` | 最大上下文轮次，超出时裁剪一半并总结写入记忆 | `20` |
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