记忆生命周期

Hebb Mind 中的每条记忆都会经历四个阶段：写入 → 巩固 → 检索 → 遗忘，模拟人类大脑的记忆处理过程。

架构概览

API · MCP · CLI
▼
HIPPOCAMPUS 工作记忆收件箱
▼  巩固代理 (Agentic RAG · 分类 · 冲突解决 · 标签提取)
语义 知识/事实	情景 经历/事件	偏好 喜好/厌恶	程序性 技能/方法	自定义 你的分区
▼  混合检索 ⟷ 知识图谱 ⟷ 动态遗忘 (TTL)

阶段一：写入

新记忆通过 REST API 写入，默认进入 mem_hippocampus（工作记忆）分区：

curl -X POST http://localhost:8321/api/v1/memories \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "用户更喜欢 Python 而不是 JavaScript"}'

写入时系统自动计算 Embedding 向量，用于后续语义检索。

阶段二：巩固

巩固代理按照 consolidation_time 设定的每日时间运行（默认 18:00，使用服务器本地时区），也可通过 API 手动触发：

curl -X POST http://localhost:8321/api/v1/admin/consolidate

巩固流程详见 记忆巩固。

阶段三：检索

通过混合检索 API 查询记忆，系统同时执行向量搜索、关键词搜索和图谱搜索，综合评分后返回结果：

curl -X POST http://localhost:8321/api/v1/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "用户的编程语言偏好"}'

检索机制详见 混合检索。

阶段四：遗忘

遗忘任务按照 forget_interval_seconds 设定的间隔定期执行（默认 30 分钟），计算每条记忆的动态 TTL，清理过期记忆：

curl -X POST http://localhost:8321/api/v1/admin/forget

遗忘机制详见 动态遗忘。

记忆的数据结构

每条记忆包含以下字段：

字段	类型	说明
id	string	唯一标识（UUID）
partition_id	string	所属分区
content	string	记忆内容
importance_score	float	重要性评分（0-10）
tags	list[string]	标签列表
metadata	dict	附加元数据
source	string	来源：api、agent、consolidation
created_at	datetime	创建时间
updated_at	datetime	更新时间
last_accessed_at	datetime	最后访问时间
access_count	int	访问次数
expires_at	datetime	过期时间（由遗忘任务动态计算）