Memory-Verwaltungssystem

Dieser Artikel beschreibt den Mechanismus, die Auslösebedingungen und die Implementierungsdetails des Managed Auto-Memory (verwalteter automatischer Speicher) in Qwen Code.

Inhaltsverzeichnis

1. Übersicht
2. Speicherstruktur
3. Speichertypen
4. Format der Speichereinträge
5. Kernlebenszyklus
6. Extract – Extraktion
7. Dream – Konsolidierung
8. Recall – Abruf
9. Forget – Vergessen
10. Index-Neuaufbau
11. Telemetrie

Übersicht

Managed Auto-Memory ist ein persistentes Speichersystem, das während KI-Sitzungen benutzerbezogenes Wissen automatisch sammelt, konsolidiert und abruft. Es verwaltet den Lebenszyklus der Erinnerungen über vier Kernoperationen:

Speicherstruktur

Verzeichnislayout

~/.qwen/                                      ← 全局基础目录（默认）
└── projects/
    └── <sanitized-git-root>/                 ← 项目标识（基于 Git 根路径）
        ├── meta.json                         ← 元数据（提取/整合时间戳、状态）
        ├── extract-cursor.json               ← 提取游标（已处理的对话偏移量）
        ├── consolidation.lock                ← Dream 进程互斥锁
        └── memory/                           ← 记忆主目录
            ├── MEMORY.md                     ← 索引文件（自动生成，汇总所有条目）
            ├── user.md                       ← 用户偏好记忆（示例）
            ├── feedback.md                   ← 反馈规范记忆（示例）
            ├── project/
            │   └── milestone.md              ← 项目记忆（支持子目录）
            └── reference/
                └── grafana.md                ← 外部资源记忆

Überschreibung durch Umgebungsvariablen:

• QWEN_CODE_MEMORY_BASE_DIR: Ersetzt das globale Basisverzeichnis
• QWEN_CODE_MEMORY_LOCAL=1: Verwendet stattdessen den projektspezifischen Pfad .qwen/memory/

Beschreibung der Schlüsseldateien

Speichertypen

Das System unterstützt vier integrierte Speichertypen, die jeweils unterschiedliche Informationsdimensionen abdecken:

Inhalte, die nicht gespeichert werden sollten: Code-Patterns/Konventionen, Git-Historie, Debugging-Ansätze, temporäre Task-Status, Inhalte, die bereits in QWEN.md/AGENTS.md dokumentiert sind.

Format der Speichereinträge

Jede Themendatei verwendet das Format YAML-Frontmatter + Markdown-Body:

---
name: 记忆名称
description: 一句话描述（用于判断召回相关性，要具体）
type: user|feedback|project|reference
---
 
记忆主体内容（summary 行）
 
Why: 背后原因（让 AI 能理解边界情况而不是盲目遵守规则）
How to apply: 适用场景和使用方式

Für die Typen feedback und project wird dringend empfohlen, Why und How to apply auszufüllen, damit die Erinnerung auch in Grenzfällen korrekt angewendet werden kann.

Kernlebenszyklus

Extract – Extraktion

Auslösebedingungen

Wird nach jeder abgeschlossenen KI-Antwort automatisch durch scheduleAutoMemoryExtract ausgelöst (nicht blockierend im Hintergrund).

Scheduling-Logik (extractScheduler.ts)

Erläuterung der Skip-Gründe:

Kern-Extraktionsablauf (extract.ts)

Extraktions-Cursor:

• Felder: { sessionId, processedOffset, updatedAt }
• processedOffset wird nach jeder Extraktion auf die aktuelle Verlaufslänge aktualisiert
• Bei der nächsten Extraktion werden nur Nachrichten mit offset >= processedOffset verarbeitet
• Bei Session-Wechsel (sessionId ändert sich) wird bei Offset 0 neu begonnen

Patch-Filterregeln:

• Zusammenfassung < 12 Zeichen → wird verworfen
• Zusammenfassung endet mit ? → wird verworfen (Fragesatz)
• Enthält temporäre Keywords (today/now/currently/temporary etc.) → wird verworfen
• Gleiche topic:summary-Kombination → wird dedupliziert

Dream – Konsolidierung

Auslösebedingungen

Wird nach jeder abgeschlossenen KI-Antwort automatisch durch scheduleManagedAutoMemoryDream ausgelöst (nicht blockierend im Hintergrund). Durch mehrere Gate-Bedingungen geschützt, wird es in den meisten Fällen jedoch übersprungen.

Scheduling-Gates (dreamScheduler.ts)

Gate-Parameter:

Lock-Mechanismus:

• Lock-Datei befindet sich unter <project-state-dir>/consolidation.lock
• Inhalt ist die PID des haltenden Prozesses
• Bei Prüfung: Wenn der PID-Prozess nicht mehr existiert (kill(pid, 0) fehlschlägt) oder der Lock älter als 1 Stunde ist → gilt als abgelaufen und wird automatisch entfernt

Konsolidierungsablauf (dream.ts)

Algorithmische Deduplizierungslogik:

1. Innerhalb jeder Themendatei: Deduplizierung nach summary.toLowerCase(), Zusammenführung der why/howToApply-Felder
2. Neusortierung nach alphabetischer Reihenfolge der Summary
3. Dateiübergreifend: Einträge mit gleichem type:summary werden in die zuerst gefundene Datei zusammengeführt, Duplikate werden gelöscht

Recall – Abruf

Auslösebedingungen

Wird vor jeder Verarbeitung einer Nutzeranfrage durch die KI automatisch durch resolveRelevantAutoMemoryPromptForQuery ausgelöst, um relevante Erinnerungen in den System-Prompt zu injizieren.

Abrufablauf (recall.ts)

Bewertungsregeln (heuristisch):

Charakteristische Keywords pro Typ:

• user: user, preference, background, role, terse
• feedback: feedback, rule, avoid, style, summary
• project: project, goal, incident, deadline, release
• reference: reference, dashboard, ticket, docs, link

Regeln zur Prompt-Erstellung:

• Maximal 5 Dokumente werden injiziert (MAX_RELEVANT_DOCS)
• Der Body jedes Dokuments wird auf 1200 Zeichen gekürzt (MAX_DOC_BODY_CHARS)
• Bei Überschreitung wird der Hinweis angehängt: “NOTE: Relevant memory truncated for prompt budget.”
• Enthält Frische-Informationen des Dokuments (basierend auf Datei-mtime)

Forget – Vergessen

Auslösebedingungen

Wird durch manuelle Ausführung des Befehls /forget <query> durch den Nutzer ausgelöst.

Vergessensablauf (forget.ts)

Design der Entry-IDs:

• Einzeldateien (häufigster Fall): relativePath (z. B. feedback/no-summary.md)
• Mehrfachdateien: relativePath:index (z. B. feedback/style.md:2)
• Stabile IDs ermöglichen es dem Modell, Einträge präzise zu adressieren, ohne andere Einträge in derselben Datei zu beeinträchtigen

Index-Neuaufbau

MEMORY.md ist der Navigationsindex aller Themendateien und wird nach jedem Extract oder Dream durch Aufruf von rebuildManagedAutoMemoryIndex neu aufgebaut:

- [用户偏好](user/preferences.md) — 用户是资深 Go 工程师，第一次接触 React
- [反馈规范](feedback/style.md) — 保持回复简洁，不要尾部总结
- [项目里程碑](project/milestone.md) — 移动端发布切分支前的合并冻结窗口

Index-Limits:

• Maximal 150 Zeichen pro Zeile (Überschreitung wird mit … gekürzt)
• Maximal 200 Zeilen
• Gesamtgröße maximal 25.000 Byte

Telemetrie

Das System enthält drei Arten von Telemetrie-Events zur Überwachung der Performance und Effektivität von Speicheroperationen:

Extract-Telemetrie

Dream-Telemetrie

Recall-Telemetrie

Index relevanter Quelldateien