Système de gestion de la mémoire

Ce document détaille le mécanisme de gestion de la mémoire, les conditions de déclenchement et les détails d’implémentation de Managed Auto-Memory (mémoire automatique managée) dans Qwen Code.

Table des matières

1. Vue d’ensemble
2. Structure de stockage
3. Types de mémoire
4. Format des entrées de mémoire
5. Cycle de vie principal
6. Extract — Extraction
7. Dream — Consolidation
8. Recall — Rappel
9. Forget — Oubli
10. Reconstruction de l’index
11. Télémétrie

Vue d’ensemble

Managed Auto-Memory est un système de mémoire persistante qui accumule, consolide et récupère automatiquement les connaissances liées à l’utilisateur pendant les sessions IA. Il maintient le cycle de vie de la mémoire via quatre opérations principales :

Structure de stockage

Arborescence des répertoires

~/.qwen/                                      ← Répertoire de base global (par défaut)
└── projects/
    └── <sanitized-git-root>/                 ← Identifiant du projet (basé sur le chemin racine Git)
        ├── meta.json                         ← Métadonnées (horodatages extraction/consolidation, état)
        ├── extract-cursor.json               ← Curseur d'extraction (offset des conversations traitées)
        ├── consolidation.lock                ← Mutex pour le processus Dream
        └── memory/                           ← Répertoire principal de la mémoire
            ├── MEMORY.md                     ← Fichier d'index (généré automatiquement, résume toutes les entrées)
            ├── user.md                       ← Mémoire des préférences utilisateur (exemple)
            ├── feedback.md                   ← Mémoire des règles de feedback (exemple)
            ├── project/
            │   └── milestone.md              ← Mémoire du projet (sous-répertoires pris en charge)
            └── reference/
                └── grafana.md                ← Mémoire des ressources externes

Remplacement par variable d’environnement :

• QWEN_CODE_MEMORY_BASE_DIR : remplace le répertoire de base global
• QWEN_CODE_MEMORY_LOCAL=1 : utilise le chemin relatif au projet .qwen/memory/

Description des fichiers clés

Types de mémoire

Le système prend en charge quatre types de mémoire intégrés, chacun correspondant à une dimension d’information différente :

Contenu à ne pas stocker en mémoire : conventions/modes de code, historique Git, stratégies de débogage, états de tâches temporaires, contenu déjà documenté dans QWEN.md/AGENTS.md.

Format des entrées de mémoire

Chaque fichier thématique utilise le format YAML frontmatter + corps Markdown :

---
name: Nom de la mémoire
description: Description en une phrase (utilisée pour évaluer la pertinence du rappel, doit être précise)
type: user|feedback|project|reference
---
 
Contenu principal de la mémoire (ligne summary)
 
Why: Raison sous-jacente (permet à l'IA de comprendre les cas limites au lieu de suivre aveuglément les règles)
How to apply: Contextes d'application et méthode d'utilisation

Pour les types feedback et project, il est fortement recommandé de remplir Why et How to apply afin que la mémoire reste applicable même dans des cas limites.

Cycle de vie principal

Extract — Extraction

Conditions de déclenchement

Déclenché automatiquement (arrière-plan non bloquant) par scheduleAutoMemoryExtract après chaque réponse de l’IA.

Logique de planification (extractScheduler.ts)

Explication des raisons d’ignorage :

Flux d’extraction principal (extract.ts)

Curseur d’extraction (Cursor) :

• Champs : { sessionId, processedOffset, updatedAt }
• processedOffset est mis à jour avec la longueur actuelle de l’historique après chaque extraction
• Lors de la prochaine extraction, seuls les messages avec offset >= processedOffset sont traités
• En cas de changement de session (sessionId modifié), le traitement reprend à l’offset 0

Règles de filtrage des patches :

• Résumé de moins de 12 caractères → ignoré
• Résumé se terminant par ? → ignoré (phrase interrogative)
• Contient des mots-clés temporaires (today/now/currently/temporary, etc.) → ignoré
• Combinaison topic:summary identique → dédupliqué

Dream — Consolidation

Conditions de déclenchement

Déclenché automatiquement (arrière-plan non bloquant) par scheduleManagedAutoMemoryDream après chaque réponse de l’IA. Protégé par plusieurs garde-fous, il est ignoré dans la plupart des cas.

Garde-fous de planification (dreamScheduler.ts)

Paramètres des garde-fous :

Mécanisme de verrouillage :

• Le fichier lock se trouve dans <project-state-dir>/consolidation.lock
• Contient le PID du processus détenteur
• Vérification : si le processus PID n’existe plus (kill(pid, 0) échoue) ou si le lock a plus d’1 heure → considéré comme expiré, supprimé automatiquement

Flux d’exécution de la consolidation (dream.ts)

Logique de déduplication mécanique :

1. Pour chaque fichier thématique : déduplication par summary.toLowerCase(), fusion des champs why/howToApply
2. Retri par ordre alphabétique des summaries
3. Inter-fichiers : les entries avec le même type:summary sont fusionnées dans le premier fichier détecté, les fichiers en double sont supprimés

Recall — Rappel

Conditions de déclenchement

Déclenché automatiquement par resolveRelevantAutoMemoryPromptForQuery avant que l’IA ne traite la requête de l’utilisateur, pour injecter les mémoires pertinentes dans le prompt système.

Flux de rappel (recall.ts)

Règles de scoring (heuristique) :

Mots-clés caractéristiques par type :

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

Règles de construction du Prompt :

• Maximum 5 documents injectés (MAX_RELEVANT_DOCS)
• Body de chaque document tronqué à 1200 caractères (MAX_DOC_BODY_CHARS)
• En cas de troncature, ajout de la mention : “NOTE: Relevant memory truncated for prompt budget.”
• Inclut les informations de fraîcheur du document (basées sur le mtime du fichier)

Forget — Oubli

Conditions de déclenchement

Déclenché manuellement par l’utilisateur via la commande /forget <query>.

Flux d’oubli (forget.ts)

Conception des Entry ID :

• Fichier à entrée unique (cas courant) : relativePath (ex. feedback/no-summary.md)
• Fichier à entrées multiples : relativePath:index (ex. feedback/style.md:2)
• L’utilisation d’ID stables permet au modèle de cibler précisément une entrée sans affecter les autres entrées du même fichier

Reconstruction de l’index

MEMORY.md est l’index de navigation de tous les fichiers thématiques. Il est reconstruit après chaque Extract ou Dream via rebuildManagedAutoMemoryIndex :

- [Préférences utilisateur](user/preferences.md) — L'utilisateur est un ingénieur Go senior, découvre React
- [Règles de feedback](feedback/style.md) — Garder les réponses concises, pas de résumé en fin de message
- [Jalons du projet](project/milestone.md) — Fenêtre de gel avant merge pour la release mobile

Limites de l’index :

• Maximum 150 caractères par ligne (tronqué avec … si dépassé)
• Maximum 200 lignes
• Taille totale ne dépassant pas 25 000 octets

Télémétrie

Le système intègre trois types d’événements de télémétrie pour surveiller les performances et l’efficacité des opérations de mémoire :

Télémétrie Extract

Télémétrie Dream

Télémétrie Recall

Index des fichiers sources