把 agent 记忆做成一个 SQLite 文件：30 微秒召回零模型调用

inbask · reddit · 2026-09-03

作者发布开源项目 Areev（Rust，17 个 crate，双 MIT/Apache 协议），核心思路：agent 记忆就是一个磁盘上的 SQLite 文件，召回是函数调用，自我改进回路完全不调用模型。

• 结构化召回：进程内 p50 约 30 微秒；同一召回走 localhost HTTP sidecar 要 158 微秒——瓶颈不是存储而是网络跳数；
• 老旧硬件也能跑：2016 年 35 美元树莓派 3 召回约 361 微秒（500–8000 条记忆间性能平坦），2018 年 Intel NUC 与 2024 笔记本同为约 30 微秒，全部实测而非推算；
• 无模型改进回路：13 个确定性分析器读取 agent 执行历史并给出带证据哈希的类型化建议，人工审批后可应用、可回滚，并在 1/7/30 天复测，回归自动提议撤销；作者发现最大收益不是省钱而是可复现性——随机提议无法 A/B 测试，温度 0 也救不了；
• 语义召回仍需 embedder（可本地可外部），embedding 模型名会写进存储元数据以便检测错配；
• 所有数字有测量工具与提交的原始数据支撑，CI 会在数据漂移时构建失败。

局限也写明：只改记忆不改模型权重，无守护进程。

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