药材谷 · AGI 长期记忆库

把过往真实运行沉淀为经验 · 语义召回相似历史 · 记忆增强生成 —— 智能体从「一次性作答」走向「越用越懂」
模态阶梯推进：能力度量 → 长期记忆（记忆增强） —— 前几轮把「感知（文字/语音/视觉/视频）」与「行动（路由/规划/协作/辩论/收敛）」都跑了通，这一轮补上 AGI 的记忆模块：把 #253~#258 的真实轨迹沉淀为经验卡，用本地 bge-m3 真向量（1024 维）做语义召回，再注入上下文做记忆增强生成，并用无记忆 / 有记忆 A/B 对比证明记忆真的改写答复。全程纯前端零后端、不触人工闸门。

📚 记忆原料（数据源）

尚未载入数据。点击「读取本机台账」（需先在 #253~#258 五页跑过任务），或「载入内嵌真实快照」/「载入同目录台账文件」。
记忆库 = 由真实运行轨迹（localStorage['yc_agi_tracks'] / 台账 JSON）沉淀出的经验卡。清空只清本页记忆卡，不动原始轨迹。

🧠 记忆卡库 —

载入数据后显示记忆统计。
记忆卡 = 一条真实运行经验：问题 → 工具链 → 结论（通过/打回）。勾选后可用于召回与增强。
暂无记忆卡。

🔍 语义召回 —

召回引擎：本地 bge-m3 向量模型（1024 维）→ 与每张记忆卡算余弦相似度 → 取 Top-K。浏览器直连 ollama（11434，CORS 已放行），零后端。

✨ 记忆增强生成（A/B 对比）—

左：无记忆（直接问）· 右：有记忆（先召回历史经验注入上下文）。同一模型、同一问题，唯一变量 = 是否喂入记忆 —— 差别可归因于记忆。

🅰 无记忆 —

尚未运行。

🅱 有记忆 —

尚未运行。

🧾 记忆明细 —

时间来源问题摘要工具链 通过打回耗时结论
暂无记忆卡。
药材谷 · AGI 长期记忆库 · 2026-10-11 · 记忆来自本地真实运行轨迹（不造假），召回由本地 bge-m3 真向量计算
记忆卡口径：一条轨迹 = 一张卡（问题 + 工具链 + 结论）；语义召回 = 余弦相似度 Top-K；记忆增强 = 召回经验拼入提示词后由本地模型重新作答。