大多数 AI 记忆系统只是在"存储"。
DNA Memory 解决的是: AI 如何像人一样学习、强化与进化。
你是否遇到过这些问题:
- ❌ AI 总是忘记你的偏好:每次都要重复"我喜欢简洁的回复"
- ❌ 犯过的错误反复出现:上次说过不要用某个工具,这次又推荐
- ❌ 记忆混乱无序:存了一堆碎片,检索时找不到关键信息
- ❌ 性能问题:记忆越多越卡,最后弃用
DNA Memory 三大核心价值:
- 🎯 真正有效的记忆 - 高优先级记忆自动同步到 Claude Code,每次对话都会被加载
- ⚡️ 轻量高性能 - 500 条记忆 < 0.1MB,查询 < 0.5ms,不影响 AI 使用体验
- 🧠 自动升华 - 不调用 LLM,纯算法实现记忆强化、衰减、晋升,零成本
# 1. 克隆到技能目录
git clone https://github.com/AIPMAndy/dna-memory.git ~/.cc-switch/skills/dna-memory
# 或 ~/.claude/skills/dna-memory
cd ~/.cc-switch/skills/dna-memory
# 2. 记录一条高优先级偏好
python3 scripts/store_memory.py \
--content "浏览器操作永远优先使用 Kimi webbridge MCP 工具" \
--type preference \
--weight 0.95
# 3. 同步到 Claude Code Memory(每次对话都会加载)
python3 scripts/sync_to_claude.py
# 4. 查看统计
python3 dna.py manage stats
# 5. 搜索记忆
python3 dna.py manage search "浏览器"完成! 你的 AI 现在会记住这条偏好。
# 查看所有记忆
python3 dna.py manage list --limit 10
# 搜索记忆(FTS5 全文搜索)
python3 dna.py manage search "webbridge"
# 查看详情
python3 dna.py manage view 9
# 更新记忆
python3 dna.py manage update 9 --weight 1.0 --type preference
# 删除记忆
python3 dna.py manage delete 9 --confirm
# 统计信息
python3 dna.py manage stats输出示例:
📊 DNA Memory 统计信息
============================================================
总记忆数: 10
高优先级记忆 (≥0.8): 1
数据库大小: 0.11 MB
按类型分布:
preference : 2 条 (平均权重: 0.74)
pattern : 4 条 (平均权重: 0.52)
fact : 2 条 (平均权重: 0.56)
error : 1 条 (平均权重: 0.52)
零成本、纯算法、可配置频率
# 查看升华状态
python3 dna.py reflect status
# 执行升华
python3 dna.py reflect run
# 强制执行(忽略时间间隔)
python3 dna.py reflect run --force
# 查看配置
python3 dna.py reflect config升华机制:
- ✅ 频繁访问 → 权重提升:每次调用 +0.05
- ✅ 长期不用 → 权重衰减:每天 -0.01
- ✅ 晋升长期记忆:权重 ≥ 0.8 且访问 ≥ 3 次
- ✅ 发现相似记忆:提示合并建议(不自动执行)
完全不调用 LLM,零 API 成本!
# 检查性能
python3 dna.py monitor check
# 自动清理(性能危险时)
python3 dna.py monitor auto-clean性能保证:
🔍 DNA Memory 性能报告
==================================================
数据库大小: 0.11 MB / 5 MB
记忆数量: 10 / 500
查询速度: 0.34 ms
健康度: 98%
状态: HEALTHY
✅ 性能良好
性能限制:
- 最大记忆数:500 条(可配置,默认降低以保持轻量)
- 数据库上限:5 MB
- 查询时间:< 50ms
- 自动清理:权重 < 0.25 且超过 60 天未访问
高优先级记忆(weight ≥ 0.8)会自动同步到 Claude Code Memory,每次对话都会被加载!
# 手动同步
python3 dna.py sync
# 或通过 launchd 自动同步(每小时)
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.andy.dna-memory-sync.plistAI 回答时自动注入相关记忆,让 AI 更懂你:
# 使用默认 Agent
python3 dna.py ask "浏览器操作应该用什么工具?"
# 指定 Agent
python3 dna.py ask "如何优化性能?" --agent hermes
# 调整检索数量
python3 dna.py ask "调试技巧" --recall-limit 10工作记忆 (Working Memory)
↓ 筛选
短期记忆 (Short-term Memory)
↓ 巩固 / 晋升
长期记忆 (Long-term Memory)
| 层级 | 作用 | 典型内容 | 权重范围 |
|---|---|---|---|
| 工作记忆 | 当前会话临时上下文 | 本轮任务、刚发生的事 | 0.3-0.5 |
| 短期记忆 | 近期重要信息 | 用户偏好、近期经验、错误教训 | 0.5-0.8 |
| 长期记忆 | 稳定知识与模式 | 规则、技能、长期偏好、归纳模式 | 0.8-1.0 |
| 类型 | 说明 | 示例 | 推荐权重 |
|---|---|---|---|
preference |
用户偏好、习惯 | "回复要简洁直接" | 0.8-1.0 |
pattern |
工作模式、流程 | "马斯克五步法" | 0.6-0.9 |
skill |
技能、工具使用 | "如何使用 lark-cli" | 0.5-0.8 |
error |
错误教训 | "不要用 selenium,用 webbridge" | 0.7-0.9 |
fact |
事实性信息 | "用户是 AI 产品专家" | 0.5-0.7 |
insight |
洞察、总结 | "内容质量不是问题,缺付费入口" | 0.6-0.9 |
编辑 assets/config.json:
{
"_comment_performance": "性能配置",
"max_total_memories": 500, // 最大记忆数(降低保持轻量)
"cleanup_threshold": 0.25, // 清理阈值
"archive_after_days": 90, // 归档天数
"_comment_sync": "同步配置",
"sync_weight_threshold": 0.8, // 同步权重阈值
"sync_max_memories": 20, // 最多同步数
"_comment_reflection": "升华配置(零成本)",
"reflection": {
"enabled": true, // 启用升华
"interval_hours": 24, // 升华频率(小时)
"min_memories_for_reflection": 5, // 最少记忆数
"weight_boost_per_recall": 0.05, // 每次调用增加权重
"weight_decay_per_day": 0.01 // 每天衰减权重
}
}DNA Memory 自动检测安装位置,支持:
- ✅
~/.cc-switch/skills/dna-memory - ✅
~/.claude/skills/dna-memory - ✅
~/.openclaw/skills/dna-memory
无需修改代码,自动适配!
- 核心只依赖 Python 标准库 + SQLite
- 500 条记忆 < 0.1MB
- 查询 < 0.5ms
- 不影响 AI 使用性能
- 记忆升华完全不调用 LLM
- 纯算法实现强化、衰减、晋升
- 长期运行零额外成本
- 高优先级记忆自动同步到 Claude Code Memory
- 每次对话都会被加载
- AI 真的会记住你的偏好
- 完整的命令行界面
- 查看、搜索、编辑、删除
- 统计、监控、升华
- 完全掌控你的记忆
DNA Memory 支持多个 AI Agent:
- ✅ Claude CLI (v2.1.181+)
- ✅ Hermes (v0.17.0+)
⚠️ Codex (需要重新安装)
自动检测可用 Agent,统一调用接口。
# 克隆仓库
git clone https://github.com/AIPMAndy/dna-memory.git
cd dna-memory
# 运行测试
python3 scripts/memory_manager.py stats
python3 scripts/lightweight_monitor.py check
python3 scripts/lightweight_reflection.py status
# 查看帮助
python3 dna.py helpMIT License - 详见 LICENSE
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灵感来源:
- 人类记忆的工作原理
- Ebbinghaus 遗忘曲线
- 强化学习理论