# Auto Memory Auto Memory 是 ReMe 的对话记忆入口:每段对话先按 `session_id` 沉淀成一张 daily 记忆卡片,再由当天的 `YYYY-MM-DD.md` 统一索引。它负责把“聊过”变成“记住”,并把原始对话留好出处。

ReMe Auto Memory 与 Auto Resource 写入 daily 记忆卡片的流程

关于 `daily/`、`session/`、frontmatter 和 wikilink 的通用文件语义,见 [Memory as File](./memory_as_file.md)。 ```text Conversation ├─ step 1: daily/YYYY-MM-DD/.md # 每段对话先成卡片 ├─ step 2: daily/YYYY-MM-DD.md # 当天索引再串起来 └─ source: session/dialog/.jsonl # 原始对话 ``` ## 它记录什么 它不记录聊天流水账,只记录以后可能还会用到的内容: - 用户偏好:喜欢什么风格、习惯怎么协作、长期要求是什么。 - 关键事实:项目背景、重要数字、明确结论、限制条件。 - 过程决定:发生了什么,为什么这么选,哪些方案被放弃。 - 当前状态:做到哪一步,卡在哪里,下一步是什么。 - 可复用经验:命令、流程、排查方法、解决方案。 ## 写入位置 Auto Memory 会把整理后的记忆放进 `daily/`。当天发生的对话会先被整理成一张张小卡片: 示例目录: ```text workspace/ daily/ 2026-06-20.md 2026-06-20/ session-a.md session-b.md ``` 其中 `daily/2026-06-20/session-a.md`、`daily/2026-06-20/session-b.md` 是不同对话整理出的记忆卡片, `daily/2026-06-20.md` 是当天索引页。资源文件也会进入同一个 daily 记忆层,见 [Auto Resource](./auto_resource.md)。 当调用时带上 `session_id`,Auto Memory 会按这个 id 单独记录这段对话: ```text daily/2026-06-20/session-a.md ``` 这样不同对话不会混在一起。一次需求讨论、一次问题排查、一次文档修改,都可以拥有自己的记忆卡片。以后想知道这一天发生了什么,先看 `YYYY-MM-DD.md`;想看某段对话沉淀了什么,再进入对应的 `.md`。 ## 同时保存原始信息 整理后的 daily note 负责“好读”,原始对话负责“可信”。 Auto Memory 在生成记忆卡片的同时,也会保存原始会话: ```text session/ dialog/ session-a.jsonl session-b.jsonl ``` daily note 会指向对应的原始对话。需要核对某条记忆时,可以顺着链接回到当时的完整上下文。 ## 消息时间 Auto Memory 会在 prompt 和原始会话 JSONL 中保留每条消息的 `created_at`。导入历史对话或 benchmark 数据时,建议为每条 message 提供真实发生时间,避免模型把事件时间误解为运行时间: ```bash reme auto_memory \ session_id=locomo-session \ messages='[ {"role":"user","content":"Jon lost his job today.","created_at":"2023-01-19T08:00:00"}, {"role":"assistant","content":"I am sorry to hear that.","created_at":"2023-01-19T08:01:00"} ]' ``` 为了兼容常见数据集字段,`auto_memory` 也会在缺少 `created_at` 时读取 `time_created`、`timestamp`、`createdAt`、 `timeCreated` 或 `created_time`。这些字段可以放在 message 顶层,也可以放在 `metadata` 中。 当调用没有显式传入 `date` 时,Auto Memory 会使用消息中最早的有效 `created_at` 日期作为 daily note 日期;如果消息没有有效时间, 则回退到当前日期。历史导入也可以显式指定目标日期: ```bash reme auto_memory \ session_id=locomo-session \ date=2023-01-19 \ messages='[{"role":"user","content":"Jon lost his job today."}]' ``` ## 后续流向 Auto Memory 只生成 daily 层记忆。要把这些材料进一步沉淀为长期 `digest/` 节点,使用 [Auto Dream](./auto_dream.md);要搜索 daily 和 digest,使用 [Memory Search](./memory_search.md)。