JUDGMENT №01 · 来自一年记忆引擎实战

记忆的核心是压缩，
不是存储。

业界在卷向量库、卷检索算法。但十万级 feature 表，一个 Postgres 就装下了——存储从来不是瓶颈。真正的战场，往下看。

617 字 这段记忆的体积
信息密度 ×16

第一幕 · 压缩：看着这段对话被熬浓

深夜 23:47，用户对 AI 说了 9 条消息——什么值得记？记成什么样？

今天加班到十点，地铁都停了，打车回来的。

回家发现团子把药盒扒拉到地上了，药丸滚得到处都是。

它这周都不肯吃药，把药藏肉里都能给吐出来。

兽医说不吃药炎症好不了，我真的头疼。

对了我下周三要出差去杭州，提醒我提前囤猫粮。

刚才它主动过来蹭我了，趴我腿上打呼噜。

好久没有这样了，突然觉得加班也没那么难受。

果然回家有个活物等着，和空房间是两回事。

不说了，睡了。晚安。

preference.cat_tuanzi_refuses_medicationconf 0.86 · cite #c118-121

schedule.hangzhou_trip_wedtemporary · TTL 7d · cite #c122

emotion.comforted_by_cat_after_overtimeconf 0.74 · cite #c123-125

reflection · insight.pet_is_emotional_anchor

团子不只是猫，是她加班生活里唯一的情感锚点。
提到团子的健康时，先共情，别急着给建议。

usage_hint: empathy_first · importance 0.92 · 由 3 条 feature 反思生成

曾经我们什么都存——13 万条画像里 97% 是噪音。
"记得多"不值钱，"记得浓"才值钱。

第二幕 · 编排：上下文窗口是稀缺资源

她发来新消息："团子今天怎么样了？"——谁有资格进入这一次的上下文？按重要 × 新近 × 相关打分，排队。

insight.pet_is_emotional_anchor→ 入选重 .92新 .8关 .95

preference.cat_refuses_medication→ 入选重 .86新 .9关 .93

schedule.hangzhou_trip_wed落选 · 与本轮话题无关重 .7新 .9关 .12

emotion.comforted_by_cat→ 入选重 .74新 .85关 .88

context.rainy_day_mood衰减中 · 低置信重 .3新 .2关 .4

temp.delivery_delayTTL 到期 · 已遗忘—

CONTEXT WINDOW · 本轮预算 ≈ 800 tokens

画像快照 · 常驻区格式逐字稳定 → 命中前缀缓存 → 省真金白银

insight.pet_is_emotional_anchor

preference.cat_refuses_medication

emotion.comforted_by_cat

只有 3 条挤进窗口。其余的——安静等待，或安静死去。这就是编排。

记忆的读者是模型，不是人。

recall → {
  content: "团子这周拒绝吃药…",
  source: "episodic #c118",
  confidence: 0.86,
  usage_hint: "memory_not_instruction"
}

每条召回都带出处、置信度和用法提示——防止模型把回忆当成指令。
为模型的阅读习惯设计数据结构，这就是 AI 友好。