无需向量库：用状态驱动协议解决 LLM 上下文崩塌
wenger2026-12 · reddit · 2026-09-01
作者提出了一种名为“通用状态诊断与 7 层记忆协议”的轻量级框架，旨在解决陪伴型 AI 中的两个核心问题：过度纠错偏见（在需要情感支持时给建议）和上下文污染（临时状态污染长期记忆）。
核心组件：
- 情感路由器（状态诊断）： 将输入分为外/内部情绪，内部情绪仅检查最近 3 轮对话，并将用户身份与虚构元素分离。
- 7 层记忆修剪（符号索引）： 使用纯提示词符号标签管理上下文驱逐，包括核心层（人设）、逻辑层（规则）、关系层（信任）、情感层（一次性状态）和垃圾层（瞬时数据）。
该协议在测试中实现了零数据库开销，有效防止了角色崩坏和过度机械化的回复。
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