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* fix(auto-memory): preserve message timestamps * fix(auto-memory): infer daily date from messages * feat(file_io): add strict date parsing and improve daily date handling - Add new parse_daily_date function for strict YYYY-MM-DD validation - Replace extract_daily_date with parse_daily_date for explicit date validation - Change _messages_day to use max date instead of min for historical imports - Reorder imports to maintain consistent module ordering - Move session message saving after date validation in auto_memory - Add comprehensive tests for invalid date rejection before saving - Add tests for strict YYYY-MM-DD date format validation - Update test names to reflect latest date behavior --------- Co-authored-by: Ziyang Guo <121015044+RunMarshal@users.noreply.github.com> Co-authored-by: jinli.yl <jinli.yl@alibaba-inc.com>
3.9 KiB
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。
关于 daily/、session/、frontmatter 和 wikilink 的通用文件语义，见 Memory as File。
Conversation
├─ step 1: daily/YYYY-MM-DD/<session_id>.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/<session_id>.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：
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。
当调用时带上 session_id，Auto Memory 会按这个 id 单独记录这段对话：
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 <session_id>.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：
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：
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：
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；要搜索
daily 和 digest，使用 Memory Search。