Fenglei Memory · 会学习的 AI 记忆系统开源项目

本项目面向所有使用AI Agent进行长期协作的开发者、团队与个人。传统AI助手"记得所有事却学不到任何东西"——对话历史越长、知识库越满，下一次任务却依然从零开始、重复犯错。本系统提出"记忆即训练数据"的核心理念，将AI记忆从"仓库式存储"升级为"四层学习架构"，让AI真正从历史经验中沉淀可复用的判断力。适用于自动化开发、运营助理、知识管理、长期项目协作等场景，零依赖、零成本，即装即用。

1、四层记忆架构：世界事实（MEMORY.md）→ 经验事实（按日期日志）→ 观察模式（从重复事实提炼规律）→ 技能与心智模型（可复用的SOP），逐层向上提炼，让记忆真正变成训练数据。2、四要素记忆规范：每条记忆强制包含时间、上下文、结论、下一步行动四要素，缺一即拒绝写入。3、五道质量闸门：可复用、有结论、有边界、可检索、有时效，五关全过才允许进入长期记忆，从源头杜绝噪音。4、生命周期管理：写入→检索→反思→提升→清理五步循环，自动将重复教训提炼为规则、将稳定规则提升为技能。5、开源零依赖：纯Markdown实现，不依赖向量数据库与Embedding，单文件架构，任何Agent框架即装即用。

本项目由我独立设计并实现，核心是"记忆即训练数据"的方法论工程化。1、设计四层记忆架构与五道质量闸门，定义记忆条目的四要素标准；2、实现写入-检索-反思-提升-清理的完整生命周期流程，并在日常开发中实际应用验证（如将"多按钮同时失效先查JS语法错误"的重复教训提炼为技能）；3、配套完整的SKILL.md技能文档，可安装到任意Agent框架直接使用；4、项目已在dev.to发布深度技术文章《Your AI Agent Has No Memory》，获得社区认可；5、提供LICENSE（MIT）与完整示例，仓库代码全部开源至GitHub。