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https://github.com/agentscope-ai/ReMe.git
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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>
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3.9 KiB
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# Auto Memory
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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`
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统一索引。它负责把“聊过”变成“记住”，并把原始对话留好出处。
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<p align="center">
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<img src="../figure/auto-memory-resource.svg" alt="ReMe Auto Memory 与 Auto Resource 写入 daily 记忆卡片的流程" width="92%">
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</p>
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关于 `daily/`、`session/`、frontmatter 和 wikilink 的通用文件语义，见 [Memory as File](./memory_as_file.md)。
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```text
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Conversation
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├─ step 1: daily/YYYY-MM-DD/<session_id>.md # 每段对话先成卡片
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├─ step 2: daily/YYYY-MM-DD.md # 当天索引再串起来
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└─ source: session/dialog/<session_id>.jsonl # 原始对话
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```
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## 它记录什么
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它不记录聊天流水账，只记录以后可能还会用到的内容：
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- 用户偏好：喜欢什么风格、习惯怎么协作、长期要求是什么。
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- 关键事实：项目背景、重要数字、明确结论、限制条件。
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- 过程决定：发生了什么，为什么这么选，哪些方案被放弃。
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- 当前状态：做到哪一步，卡在哪里，下一步是什么。
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- 可复用经验：命令、流程、排查方法、解决方案。
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## 写入位置
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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：
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示例目录：
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```text
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workspace/
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daily/
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2026-06-20.md
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2026-06-20/
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session-a.md
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session-b.md
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```
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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，
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`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)。
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当调用时带上 `session_id`，Auto Memory 会按这个 id 单独记录这段对话：
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```text
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daily/2026-06-20/session-a.md
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```
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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
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`YYYY-MM-DD.md`；想看某段对话沉淀了什么，再进入对应的 `<session_id>.md`。
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## 同时保存原始信息
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整理后的 daily note 负责“好读”，原始对话负责“可信”。
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Auto Memory 在生成记忆卡片的同时，也会保存原始会话：
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```text
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session/
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dialog/
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session-a.jsonl
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session-b.jsonl
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```
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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。
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## 消息时间
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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
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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：
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```bash
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reme auto_memory \
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session_id=locomo-session \
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messages='[
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{"role":"user","content":"Jon lost his job today.","created_at":"2023-01-19T08:00:00"},
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{"role":"assistant","content":"I am sorry to hear that.","created_at":"2023-01-19T08:01:00"}
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]'
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```
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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`、
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`timeCreated` 或 `created_time`。这些字段可以放在 message 顶层，也可以放在 `metadata` 中。
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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，
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则回退到当前日期。历史导入也可以显式指定目标日期：
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```bash
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reme auto_memory \
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session_id=locomo-session \
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date=2023-01-19 \
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messages='[{"role":"user","content":"Jon lost his job today."}]'
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```
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## 后续流向
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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
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daily 和 digest，使用 [Memory Search](./memory_search.md)。
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