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Auto Dream
auto_dream 是 ReMe 的 daily 到 digest 的长期记忆沉淀流程。它默认扫描目标日期及前一天的 daily 输入,只处理相对上次 dream
发生变化的文件,从整个扫描窗口中抽取少量高价值 memory units,并整合进 digest/。
它消费的 daily 输入通常来自 Auto Memory 和 Auto Resource。digest/、Sources 章节
和 wikilink 的文件语义见 Memory as File;Integrate 阶段的链接策略详见 Auto Link。
主动发现是独立流程,见 Proactive。
配置入口
默认配置在 reme/config/default.yaml:
auto_dream:
backend: base
parameters:
date:
type: string
default: ""
hint:
type: string
default: ""
scan_days:
type: integer
default: 2
max_units:
type: integer
default: 5
steps:
- backend: dream_extract_step
file_catalog: dream
scan_days: 2
max_units: 5
- backend: dream_integrate_step
- backend: dream_finish_step
file_catalog: dream
- backend: auto_tag_step
参数含义:
| 参数 | 作用 |
|---|---|
date |
要处理的日期,格式为 YYYY-MM-DD。为空时使用应用时区中的今天。 |
hint |
调用方给抽取和整合阶段的额外指导。 |
scan_days |
以 date 结尾的最近日期窗口;默认扫描 2 天,最小为 1。 |
max_units |
一次最多抽取多少个可复用 unit;默认 5。 |
输入和输出
输入来自以指定日期结尾的最近 scan_days 天 daily markdown。例如 date=2026-06-20、scan_days=2 时会扫描:
daily/2026-06-19.md
daily/2026-06-19/**/*.md
daily/2026-06-20.md
daily/2026-06-20/**/*.md
Auto Dream 只扫描 Markdown 日期索引和笔记,不读取 proactive 状态或 interests.yaml。
主要输出有三类:
| 输出 | 说明 |
|---|---|
digest/procedure/*.md |
方法、流程、runbook、可执行经验。 |
digest/personal/*.md |
用户、团队、项目相关的偏好、事实、长期上下文。 |
digest/wiki/*.md |
通用知识、概念、观察、决策先例。 |
metadata/file_catalog/dream* |
dream 专用 catalog,用于判断 daily 输入是否变化。 |
四个阶段
1. Extract
dream_extract_step 做三件事:
- 刷新扫描窗口内每天的索引页
daily/<date>.md。 - 扫描这些日期的索引页和
daily/<date>/**/*.md,与file_catalog: dream中记录的 mtime 对比。 - 只把 changed files 一起交给 LLM,全局抽取结构化 memory
units。
units 是准备沉淀进 digest 的长期记忆单元,包含 name、bucket、summary、paths。一次最多返回 max_units
个,抽取器会优先合并指向同一抽象的跨文件证据,并丢弃短暂提及、逐文件摘要和缺少复用价值的弱候选。bucket 只允许
procedure、personal、wiki;未知值会路由到 wiki。
如果没有 changed files,Extract 会成功返回空 units;Integrate 随后没有 unit 可处理,Finish 仍会正常汇总 catalog。 如果有变化但没有配置 LLM,Extract 会失败,因为抽取依赖 LLM。
2. Integrate
dream_integrate_step 对每个 unit 独立调用 Agent,将一个 unit 整合成一个 digest 节点。它会给 Agent 暴露这些工具:
node_search, read, frontmatter_read, write, edit, frontmatter_update
这一阶段承担 auto_link 的核心职责:先用 node_search 在 digest 节点级召回相似或相关节点,再判断是新建还是更新,最后把来源和相关
digest 节点写成 wikilink。具体召回、去重和写边规则见 Auto Link。
Extract 已经承担“是否值得长期记住”的过滤,因此 Integrate 不提供 SKIP 动作:每个进入本阶段的 unit 都应落到且只落到一个
digest 节点。新增与更新都必须保留来源,并把相关 digest 链接写进有上下文的句子;不能只写裸 Wikilink 或独立的关系字段。
整合动作只有四种:
| 动作 | 含义 |
|---|---|
CREATE |
没有相同抽象,创建新的 digest 节点。 |
CORROBORATE |
同一记忆再次出现,追加来源或强化表述。 |
REFINE |
新材料补充了边界、步骤、前提、适用范围或细节。 |
CORRECT |
新材料修正了旧节点的错误、遗漏或冲突。 |
Integrate 成功的 unit 会记录到 integrate_results;失败的 unit 会进入 failed_units,其来源路径会进入 failed_paths。
Finish 阶段不会 checkpoint 失败路径,保证下次还能重试。
3. Finish
dream_finish_step 负责收尾:
- 将成功处理的 changed paths 写入
file_catalog: dream。 - 将扫描窗口内每个已刷新的 day-index 页也写入 catalog。
- 如果有 upsert 或 delete,持久化 dream catalog。
- 返回包含 scanned、changed、integrated、checkpoint 等计数的摘要。
Auto Dream 不读取或写入 proactive 状态和 interests.yaml。这些文件由 proactive refresh writer 链路负责,
见 Proactive。
失败路径不会被 checkpoint。这样下一次 auto_dream 仍会把它们视作 changed input,直到整合成功。
4. Auto Tag
Finish 后,auto_dream 和 dream_cron 都会通过 auto_tag_step 为本轮整合实际新增或修改的 Markdown digest 文件打标,
包括 Agent 异常后恢复的落盘结果。同一文件被多次写入时只打标一次。该 Step 复用 Auto Memory 的请求级
changes 协议,将实体标签写入配置的 frontmatter 字段,默认为 memory_tags。Dream 不为未变化文件或 daily 来源笔记打标。
打标诊断记录在 metadata.auto_tag。单文件打标失败保留 dream 原有的摘要、成功状态和 checkpoint 决策;后续没有文件变化的
调用不会自动重试失败的打标。标签索引通过现有文件 watcher 异步更新。
运行方式
CLI:
reme auto_dream date=2026-06-20
带调用提示:
reme auto_dream date=2026-06-20 hint="优先沉淀工程决策和长期偏好"
覆盖默认扫描窗口和 unit 上限:
reme auto_dream date=2026-06-20 scan_days=3 max_units=8
也可以在配置中把同一组 step 放进 cron job,例如每天凌晨运行:
jobs:
daily_auto_dream:
backend: cron
cron: "30 3 * * *"
steps:
- backend: dream_extract_step
file_catalog: dream
- backend: dream_integrate_step
- backend: dream_finish_step
file_catalog: dream
- backend: auto_tag_step
关键边界
auto_dream 只消费 daily 输入,不改写 daily 正文。daily 是事实和现场记录,digest 才是抽象后的长期记忆层。
digest 不是原文复制。正文应保留可复用抽象,Sources 章节用带上下文的完整句子指回来源,例如
该决策记录在 [[daily/<date>/decision.md]] 中。链接写法遵循
Memory as File 中的 workspace-relative wikilink 语义。
auto_dream 不凭空生成总览。只有 daily 输入中确实出现、并被抽取为 memory unit 的内容,才会进入 digest。
完整流程依赖 LLM 完成 Extract、Integrate 和 Auto Tag。