（14830期）cognitive-memory – 类人认知架构的长期记忆系统

类人认知架构的长期记忆系统 基于认知架构的多存储记忆系统，支持情景/语义/程序/核心四层记忆、知识图谱与哲学反思，实现类人的记忆编码、巩固与遗忘机制。 使用说明 核心用法 Cognitive Memory 是一套面向 AI Agent 的认知级记忆系统，通过四层存储架构（情景记忆、语义记忆、程序记忆、核心记忆）替代传统的扁平文件记忆。用户通过自然语言触发器（"记住"、"忘记"、"反思"）与系统交互，系统自动完成记忆分类、存储、衰减评分和审计追踪。 初始化流程简单：运行 init_memory.sh 脚本创建工作目录结构，配置 JSON 启用搜索，将记忆模块追加到 Agent 指令即可。系统支持多 Agent 共享读取、主 Agent gated 写入的协作模式，以及基于 git 的完整审计链路。 显著优点 认知真实性：模拟人类记忆的编码、巩固、衰减和回忆全过程，包含指数衰减模型（23 天半衰期）和类型权重调节 哲学反思机制：独特的"睡眠时反思"功能，通过内部独白进行自我审视，支持自我形象演进和价值观沉淀 知识图谱集成：语义记忆以实体-关系图形式组织，支持复杂关联查询 多 Agent 协作：共享读取 + 审核写入的权限模型，适合团队协作场景 完整可审计：双层审计（git 原子提交 + audit.log 摘要），关键文件变更自动标记 潜在缺点与局限性 纯本地存储：不支持跨设备同步，记忆数据绑定单台机器 Token 消耗较高：反思过程默认 8K 输出，深度反思可达 30K+ 输入，长期使用成本显著 T3 来源限制：个人开发者维护，缺乏组织级背书，企业场景可能受限 学习曲线陡峭：四层存储的区分、衰减参数调优、反思流程审批等需要一定理解成本 无自动同步机制：多 Agent 写入需人工审核，高频协作场景可能成为瓶颈 适合的目标群体 需要长期记忆沉淀的个人 AI 助手用户 研究认知架构、AI 自我意识的开发者与学者 多 Agent 协作系统的架构师 对数据隐私有严格要求、拒绝云端记忆的商业用户 使用风险 存储膨胀：长期运行后记忆文件累积，需定期归档或手动清理 衰减参数误调：λ 值设置不当可能导致重要记忆过早失效或垃圾记忆长期残留 反思审批阻塞：流程设计强制等待用户确认，无人值守场景无法自动运行 git 依赖风险：审计功能依赖本地 git 初始化，若权限不足或环境异常将降级为纯文件日志 原始说明 Intelligent multi-store memory system with human-like encoding, consolidation, decay, and recall. Use when setting up agent memory, configuring remember/forget triggers, enabling sleep-time reflection, building knowledge graphs, or adding audit trails. Replaces basic flat-file memory with a cognitive architecture featuring episodic, semantic, procedural, and core memory stores. Supports multi-agent systems with shared read, gated write access model. Includes philosophical meta-reflection that deepens understanding over time. Covers MEMORY.md, episode logging, entity graphs, decay scoring, reflection cycles, evolution tracking, and system-wide audit.