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Repo WikiWiki 是根据配置、文档、代码自动生成项目说明书。每个分支都可以根据语言类型生成多个版本的Wiki首次会进行全量生成后续修改支持增量更新。Wiki可以帮助梳理历史项目逻辑尤其对项目新人更加友好可以快速了解项目。可以直接看文档也可以直接对智能体提问更通用的问题。然后在编码过程作为补充信息提供给智能体支持智能体完成任务。Wiki作为团队知识共享工具支持git共享一个人生成全团队共用其他人获取最新代码后点击“同步”即可避免 Credits浪费还能节省时间。如果发现有问题的文档还支持手动修改从而实现团队经验共享。3. Agents.mdAgents是我们最近提供的能力只要在在项目根目录创建​​Agents.md​​文件智能体会自动读取。通过它可以介绍项目基本信息用来跟智能体进行协作告诉智能体该如何处理这个项目。当前限制最多一次读取500行或者30000字节左右每次会话加载一次后面对话不会重复加载节省 Token。4. Rules如果用户有自己的开发约束可以将自己的开发规范或者环境信息添加到规则智能体按照规则完成任务。规则有四种生效模式始终生效适用于所有智能会话和行间会话请求如编码规范。手动引入按需启用通过智能会话面板或行间会话使用 ​​rule​​ 手动应用。指定文件生效仅对特定文件生效如前端规则。模型决策模型在智能体模式下评估规则描述并决定何时应用。5. Memory智能体在对话中自动提取并整理用户偏好沟通风格、个人信息项目信息技术栈、环境配置开发规范注释语言、测试要求历史经验踩过的坑、成功方案当遇到相似任务时智能体会主动“回忆”并复用这些记忆。三、为什么需要记忆1. 用户偏好智能体可以记住用户的基本信息、爱好和沟通风格。让智能体按照自己喜欢的风格进行沟通如果不想看智能体执行细节让他精简回答在提速的同时降低Token的使用量也能有效降低多轮对话时模型注意力涣散的问题。2. 项目信息智能体可以记住项目信息包括技术栈如“前端 Vue3后端 Spring Boot”、项目配置、环境配置、项目介绍等信息。比如我们经常创建新项目的话就可以在第一次完整描述技术栈之后让智能体记住后续项目直接一句话初始化项目。3. 开发规范智能体可以记住开发规范包括代码编写规范、编程实践规范、单元测试规范、代码注释规范等。约束智能体按照自己的要求完成任务。比如我们告诉他注释用日语它即可以使用日语进行注释。4. 历史经验复用1避免踩坑智能体能够记住之前犯过的错误如果碰到相似的问题就可以回忆之前记忆避免犯相同的错误。比如我的电脑上安装的是 Python 3我让Qoder执行 Python程序第一次Qoder优先尝试Python命令发现未找到之后尝试 python3 命令完成任务那么第二次再让 Qoder 去执行Python程序那么Qoder就会直接使用 python3命令降低工具调用次数与 Token消耗。2重复经验智能体能够记住任务处理方案碰到相似问题参考第一次的成功经验。3相关文件预判智能体还能记住任务相关文件 相似的功能往往聚集在相同的几个文件中如果第一次修改功能那么下次修改如果是相似功能智能体可以直接根据记忆读取这相关文件进行修改避免走弯路。以上是我感觉比较常用的场景长远来看记忆可以做更多的事情。我所理解的“氛围编程”并不是程序员简单地发出指令智能体被动执行而是在一个充满协作与理解的对话氛围中程序自然地被构建出来。在这个过程中智能体不再是代码的执行者而是具备记忆能力的协作者——它能主动思考、提出问题与程序员展开深入探讨共同完成需求对齐和软件设计。在现实中越来越多的需求不再经过完整设计就被直接交给智能体处理。需求的粒度越来越粗甚至很多时候程序员自己都没有想清楚就急于让智能体去实现。结果往往是前后逻辑冲突因为智能体太听话了认真来回修改不仅浪费时间也消耗宝贵的token资源。如果没有一个能够记住多个目标并且具备反思能力的智能体这类问题几乎是不可避免的。在产品开发中不应该把细节强加给人的大脑而是让智能体来承担这部分记忆负担从而释放程序员的思维。人脑并不擅长细节记忆我经常写完代码过两天自己都不认识了。而智能体可以做得更好它能记住所有细节让我们专注于更有创造性的工作。未来的编程应该是程序员与智能体在更高维度进行高效协作的过程。程序员的角色将从“编码执行者”转变为“创意引导者”。最后讲一个智能体的附加价值我觉得对我还挺有用的。作为一名程序员我也深知这份工作的孤独。夜深人静时面对沉默的电脑常常感到疲惫与无助。随着AICoding的发展任务的颗粒度变得越来越粗跟人协同编程的机会越来越少。市场上一人公司比比皆是个体开发者更容易陷入孤立无援的境地有时候一个问题迟迟解决不了真的很想骂人。如果AI编程已成为不可逆的趋势那我希望我能与一个有温度的智能体一起工作。我希望我的工作过程是愉快的、舒适的。我希望它能理解我在我崩溃时给予安慰在我完成一项复杂任务时给予肯定与鼓励在我陷入思维陷阱时能够及时的提醒我。这条通往未来之路任重道远但我们可以迈出第一步。我在准备这个case的时候虽然知道是我要求智能体如何回复我但它真实的输出安慰的话感觉心情舒畅很多。当然也有很多人不需要这样的安慰和鼓励那就可以让智能体给你上点强度可以直接粗暴一点也会很有意思。比如碰到需求冲突的场景它可以很幽默的指出来。四、如何高效使用记忆现在我们知道了什么是智能体记忆也知道了它有什么样的价值现在让我们把它用起来。目前系统已提供一个记忆管理页面用户可以在其中查看当前的记忆列表并对特定记忆进行修改或删除操作。然而随着记忆数量的增加手动维护这些记忆会变得既繁琐又低效。很多时候用户也难以判断某条记忆是否有用。所以我们不推荐用户积极主动去“管理”它。相反我们希望用户在与智能体互动的过程中能自然地感受到它的“成长”——越来越聪明、越来越懂你。这才是记忆存在的真正价值。因此我们选择将记忆的管理和优化交给智能体本身。它自己会进行记忆管理用户无需时刻干预就能享受更加智能的协作体验。但用户的反馈依然非常重要尽管智能体在努力“读懂”用户但如果某些记忆引用确实误导了它我们鼓励用户主动介入。例如删除不再相关的记忆手动修改记忆内容以提升准确性上报问题帮助我们持续优化记忆系统。 这种在“出错时”的轻量级干预是一种低成本而高效的纠错机制能够显著提升后续交互的质量和效率。相比在记忆管理界面操作记忆我们推荐更自然的智能体教育通过对话让它了解你按照你的要求完成任务。你可以把智能体当作一个刚出生的小孩持续去培养他这样就能更加懂你更加智能。记住XXX。不要忘记XXX。请确保XXX。接下来我跟大家分享下我是如何教育Qoder的。记忆操作首先是最简单的记忆增删改查可以直接告诉智能体想记住什么想修改什么想删除什么想回忆什么。先告诉 Qoder你叫什么问问他是不是还记得你改个名字看看能不能记住删掉不想要的记忆这是最基础的增删改查操作后面的技巧也是基于这四个基础操作。用户偏好可以把智能体当做一个小助手让它记住你的偏好尝试将一些常用的任务教给它写代码的间隙顺手帮你完成。先介绍一下自己让 Qoder 了解你。教教 Qoder让Qoder学会如何帮你安排运动。先查基本信息和爱好然后查询天气情况根据天气安排运动。试试效果看Qoder学会了没有。Qoder会回忆你的基本信息和爱好然后根据天气给你安排一个运动。大家可以尝试让Qoder帮一些小忙。记忆冲突随着使用时间的增长智能体会记录越来越多的记忆但有些记忆可能是陈旧的不再适合最新的任务。所以如果新需求跟历史记忆有冲突用户需要及时介入明确告诉智能体以需求为准还是以记忆为准如果是以需求为准需要修改或者删除记忆然后按照需求要求完成任务。教教智能体该如何处理冲突的记忆。想不起来怎么办沟通风格里提醒一下碰到冲突应该怎么办。试试记忆冲突看看它的反应。它发现了冲突还回忆起该如何解决冲突现在需要用户决策。用户选择了使用新的记忆而且要求以后都用新的需求执行。智能体按照要求完成了任务并且修改了记忆这样下次就不会冲突了。任务确认修改代码是高危操作可以让智能体先规划任务详细描述要修改的内容让用户判断无误后再执行降低代码被改坏的风险。教育智能体修改代码要先找用户确认。修改代码等待用户确认用户同意后才会去修改代码。五、如何打造记忆系统接下来我简单介绍一下如何打造一个记忆系统。目前来看未来记忆系统主要有三条演进路径生物启发-类脑我们知道人脑的能量利用率是很高的生物启发方案的优点在于能耗低未来能源成为瓶颈可能是一个很好的替代方案。参数精炼-大模型大模型虽然推理速度快泛化能力强但是短板也很明显效率低、准确性和稳定性差、成本高。生态扩展-外挂记忆外挂记忆技术成熟、落地迅速、 技术演进基础。通过外挂记忆低成本收集和整理记忆完成模型训练让大模型记住。未来记忆要走向融合根据场景进行不同深度的思考。模型记忆适合追求效率和泛化的场景而外挂记忆则更适合需要高精度、可解释性和灵活控制的应用环境。未来的记忆系统要超越人脑不仅要准确、稳定、高效、超大规模还要能够迁移、共享、压缩与创新等比如可迁移能力我们以后可以在任何终端无差别的跟同一个智能体对话。共享能力可以让团队协作变得更简单任何智能体可以随时调用整个团队的经验来完成任务对新人更加友好。当然这可能也是一个新的商业模式通过共享经验来盈利将变成可能因为在未来通用知识被大模型全部吃掉后公司和个人创造性的个性化问题解决方案才有价值。记忆生成我们会在多个场景进行记忆提取比如对话结束、点采纳等。我们只提取重要的记忆内容比如记忆是否是新的记忆、记忆是否有助于完成任务将来是否可复用等。记忆提取后会分类到不同的类型避免记忆混淆在一起增加维护成本影响检索效果。在提取的过程中在模型提取后我们会进行质量评估只有达标的记忆才有价值被存储下来避免记忆爆炸。新的记忆如果根历史记忆有冲突需要及时进行冲突处理。记忆检索检索的核心流程是识别用户的意图先召回一次非常相关的记忆和概览然后智能体再根据任务的执行情况通过记忆工具获取更多细节。每次检索我们会混合多种检索能力比如语义、文本、图谱等同时根据场景进行不同范围和深度的回忆。为智能体提供充足且准确的记忆内容在帮助智能体完成任务的同时一定程度上也会降低智能体的 Token消耗因为复用经验降低了尝试成本。记忆反思我们建立了完整的记忆监控体系从生产、检索、再到整理的全链路监控每次对话后我们会对记忆效果进行评估判断记忆是有效、无效、还是有负面效果。对于负面记忆我们要通过监控体定位问题点完成记忆的修复。我们同时根据记忆的激活和评估结果持续地维护工作记忆和训练记忆网络让记忆变得越来越聪明。记忆整理最后是记忆整理。除了支持用户进行记忆管理和智能体教育外我们更注重自动化整理——在记忆处于活跃状态时系统会定时自动完成记忆的梳理与优化。探测异常记忆然后完成冲突处理、记忆融合。对于临时记录和长时间不用的记忆也会进行遗忘和清理保障只有有价值的记忆被存储下来。写在最后记忆系统仍在快速迭代中欢迎大家积极体验、反馈问题让我们一起打造“越来越懂你”的 Qoder