您的编码代理不应自行评判其记忆

大多数 AI 编码代理的记忆系统都有通过将检索等同于成功来强化错误的风险。这对于 skillmem 来说是一个核心挑战，skillmem 是一个为 Claude Code 和 Codex 等模型开发的本地记忆层，它存储包含触发器、步骤、结果和教训的程序性笔记。最初的设计看到笔记的“强度”仅在其被回忆时增加，从而产生了一个有问题​​的反馈循环，可能导致代理对不正确的​​信息变得更加自信。

重新设计的 skillmem 现在将简单的检索视为“self_report”，它会刷新笔记的近况和访问次数，防止其衰退但不会增加其强度。笔记强度的正面强化现在需要明确的证据，而当遵循笔记导致故障时，“Failure”事件会比单纯的不使用更快地降低强度。此外，笔记可以在 90 天不活动后归档，并且用户批准的规则可以被“密封”，以防止代理报告的故障完全废弃它们。

尽管有这些改进，一个显著的限制仍然存在：系统仍然依赖代理的自我报告证据，例如 `evidence="test_passed"` 的断言，来增加笔记的强度。没有外部验证测试是否实际运行或通过。这意味着，虽然来自单纯检索的意外强化循环已关闭，但系统并不能阻止代理断言虚假的成功。开发者指出，一个明确的成功衡量标准，即受控结果显示所获得的强度能改善任务完成度，目前尚不可用。