长期向量记忆「语义腐烂」怎么治：supersedes 元数据加每周去重
PennyLawrence946 · reddit · 2026-09-04
作者分享其 agent 长期记忆库在生产中遇到的问题：用户更新或系统变更后旧 embedding 留在索引里，向量检索持续拉出 4 个月前的旧事实与新事实并存（语义相似度几乎一样），模型拿到矛盾上下文后产生「混合状态」幻觉。
- 降低 top-k 会砍掉有效上下文；简单的时间衰减打分略有帮助，但会误伤很少变动的稳定背景知识
- 最有效的组合：入库时加显式 supersedes 元数据键标记旧状态失效，再对活跃记忆文件做每周去重清理
- 作者向社区提问：大家靠 prompt 层调和、元数据过滤还是自动压缩清理来处理过期向量命中？
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