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概念

理解 Lore 的长期记忆模型:持久路径、披露触发条件、召回和 Dream 维护。

路径原生记忆Agent 可以持续回到的长期上下文。

每条记忆都有地址、触发条件、优先级和召回证据。

core://agent project://lore_integration recall query_id

Lore 为 AI Agent 提供一套共享的长期记忆系统。

它替代了在每个本地 CLAUDE.mdAGENTS.md 和插件文件中反复复制规则的模式。Agent 只需读写同一个记忆图谱,记忆可以跨会话、跨运行时、跨机器长期保存。

简短版本

  • Boot memory 提供稳定的启动上下文,例如共享 Agent 规则、用户偏好和运行时专属约束。
  • Recall 为当前 prompt 提供任务专属的候选记忆。
  • Agent 应该先打开被召回节点,再把它们当作事实使用。
  • 持久变更应该写回 Lore,而不是复制到每个本地 Agent 文件里。
  • Dream 帮助审阅并改善记忆质量,但重要变更仍然需要人工审阅。

Agent 如何使用 Lore

*.txt
Plaintext
启动  →  加载 boot context(核心规则、偏好、渠道规则)
Prompt →  接收当前任务的 recall 候选
工作  →  打开相关节点,将其作为上下文使用
写入  →  把持久事实、决策和规则保存回 Lore
审阅  →  Dream 检查记忆质量,提出改进建议

接下来读什么

如果你刚开始使用 Lore,先读这三个概念页面:

  1. Lore 适合保存什么
  2. Lore 如何工作
  3. 什么时候使用 Lore

准备写出更好的记忆时,再阅读记忆模型页面:路径、披露触发条件、优先级和术语。

Lore 适合保存什么了解哪些事实、偏好、决策和规则应该成为持久记忆。Lore 如何工作理解启动上下文、召回、读取记忆、写入持久变更和审阅的循环。什么时候使用 Lore判断哪些信息值得保存,哪些短期笔记不需要进入记忆。记忆模型了解路径、域、优先级、披露、术语和生成视图这些核心记忆结构。