零基础开发者自建分层记忆架构，仅 20k token 记住一年对话
matteoianni · reddit · 2026-09-11
一位无软件背景的开发者分享为 LLM 长期会话自建的分层压缩记忆架构，已开源为 Codex CLI 插件和独立的 Briglia CLI 助手。
核心思路
- 不用记忆插件，直接把历史消息放进上下文：agent 和人一样「不知道自己不知道」，无法可靠判断何时该去检索记忆，所以记忆必须常驻上下文。
- 判断信息是否必要也不能委托给更弱或信息更少的模型——这解释了多数记忆插件为何没用。
- 消息是最优的记忆蒸馏：一天约 10k token 的消息可压缩成 1k 稠密摘要而不丢关键信息。
分层方案
- 最近几天：每天保留 1k 摘要；
- 更早：每 4-5 天合并成 1k 稠密摘要，按时间排序并带 id 便于回溯原文；
- 再老一层继续压缩。约 10k token 可覆盖一个月，20k token 可追踪一年交互。
约束：所有工作必须在一条连续主线程上进行（子 agent 可并行），消息时间线才有意义。作者称没有这套架构无法做出任何实质项目，朋友建议产品化。项目开源于 GitHub（permaevidence/codex-plugins 和 permaevidence/briglia-cli）。
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