他具体是怎么存储的

回复 群友 1942： 记忆系统的存储层，混元这套分三块，我按 hy-memory 的设计说。它是把存储与写入逻辑分开：写入由 Hy-Memory-30B 判断，存什么、怎么表述、怎么覆盖旧事实；而存储本身是相对常规的向量库加结构化字段。 具体机制大致是： 一，记忆按条目存，每条带结构化元数据。不是把整段对话当一个向量块丢进去，而是切成原子事实或经验条目，每条挂上类型（聊天事实、工作记忆、代码记忆）、时间戳、来源会话、主体对象，以及“有效期/适用条件”。代码记忆会额外挂仓库、文件、改动动机。元数据的存在是为了后面更新时有依据：新事实来了要知道该覆盖哪条、而不是盲加。 二，更新是覆盖和失效，不是纯追加。这也是它跟普通 RAG 最大的区别。写入模型判断出“用户换了工作”这种冲突，会把旧条目标记失效或改写，而不是新旧同时留着，让召回时两条矛盾事实打架。失效条目通常保留做审计，但不进正常召回。工作记忆里“已定做法”“阶段结果”也一样，任务推进就更新那一条。 三，召回是混合检索加分层。先用向量相似度粗召回，再按类型和场景过滤（当前任务优先取工作记忆，改代码优先取代码记忆），加上时间衰减和重要度加权，最后把少量高相关条目拼进上下文。它宣传占用存储小，主要靠前面对噪声的过滤和条目粒度细，省掉整段对话的冗余。 四，MemHub 那层是另一个概念：把 Cursor、Claude Code 等 10 个工具的历史会话导入成本地一份记忆库，之后各工具新会话实时同步、以插件形式召回。所以是“一份本地存储，多工具共享读写”，不是各工具自己的记忆各存一份。 一句话概括：它真正的存储不是那个库，而是那套写入策略。库你能换，策略决定了半年后你的 agent 还相信什么。