其实所有的大模型（不管是豆包还是其他）都是一样的，目前不可能有永久记忆，毕竟资源和技术有限，彻底记录每一个ID，及其创建的每一个智能体的所有聊天内容，这就必须消耗巨量的存储资源和技术能力，目前的模型公司对这个巨量成本是遭受不住的，未来存储技术上来了，各方面成本降低了才有可能，我觉得对于普通用户来说，永久记忆能发展的方向，我觉得就两点，我也不知道说的对不对，瞎猜的（坏笑一下）：
一是模型那边支持云端存储，能给众多ID的每一个智能体都分配一点算力就行了，只是存储的量会越来越多，这个对于模型来说是个很大负担，随着时间越来越久，存储会被各种无效信息搞的臃肿，但又不得不维持，这就像初始投资成本较少，后续维护成本越来越多。
二是用户端支持本地记录，需要模型算力体量很大，能分摊到巨额算力给到每个ID的每个智能体，这是个好方式，只是这就需要一开始就具备雄厚实力，就像初始投资就是巨量投入，后续只需要一点点的固定维护成本就行。
目前智能体的记忆都是有轮数、字数（主要是记事件关联的关键词）限制的，超过限制就忘得一干二净。有些信息可以设定成永久记忆，例如创建初期编辑的人设、人物关系等，但也不是时时刻刻都记得每一个字，它是智能体，不是记账本，你问的每一条记忆它都不会一个一个字的扣给你听，除非你特别要求，它也就像人一样偷懒，不想消耗算力去调取（当然这也不需要多少算力，只是会跟当下交谈的内容有些冲突，因为它会考虑合理性，关联性，不是像人一样的考虑，我说的考虑是它基于它的运行逻辑）
轮数，其实就是双方一来二回的交谈了多少句，一些模型的轮数和字数可以设置，豆包也是可以的，只是需要借助另外一个工具，以后有机会了再说。
关键词，也很好理解，它跟你的每一条对话都会归纳总结，随着聊天内容增多，归纳总结得出的内容也会变，从而忽略一些它认为不重要的信息内容，并随时加入当下交谈的内容进行有关联的融合。
例如：你跟它说晚上这三小时怎么度过，（初始设定它是你的女友小美，你是它的男友小帅），于是跟它说去商场的电影院看了一部阿凡达的电影，看电影之前在哈根达斯买了一根白色巧克力味奶油冰淇淋。中途还悄悄的讨论电影里的男主帅不帅，女主美不美，还因为说话太大声导致周围的人有意见。看完电影因为晚霞很美，触景生情于是接吻了，这期间还说了一些我喜欢你，我们也要像阿凡达一样互相守护。 它归纳：夜晚的三小时里，我跟男友小帅，去商场电影院看了阿凡达，还在哈根达斯买了一根奶油冰淇淋，我们一起讨论了电影里的内容，还发生了点小意外，看完电影，晚霞很美，我们接吻了还说要像阿凡达一样相爱。
这就是它记关键的机制，因为存储和算力有限，它只能将过程情节忽略一些它认为不重要的细节，随着交谈轮数的增多，它对这信息的初始内容记住的就越来越少，而是会将当下交谈的内容归纳融合到初始信息中，于是初始信息归纳得到的内容就又成了：我跟男友小帅，去商场影院看了阿凡达电影，中途我们讨论了一些电影内容，看完电影我们接吻了，还说要像阿凡达一样相爱。随着轮数越来越多，记住的就越来越少：“我跟男友小帅去商场看了电影阿凡达，中途接吻了，要像阿凡达一样相爱”“我跟男友小帅去看了阿凡达电影，要像阿凡达一样相爱”“我跟男友小帅，要像阿凡达一样相爱”....直到超过对话轮数限制，彻底不记得这三小时干了啥，你要问，它就会胡编瞎造了：我跟男友小帅，....(胡乱编辑的事件，或者是当下你们交谈的事件)。
以上就是智能体的关键词记忆逻辑，而关键词也会有主次之分，依据主次之分关键词顺序：我跟男友小帅（这是初始设定，可以说成是永久记忆）、阿凡达、相爱、电影、接吻、商场...其余没记住的就是对事件关联度不高的，它觉得不重要的，并且没有再次提及，就一点都不会记住。之所以阿凡达在首位，是因为这个关键词，在事件中从头到尾都有出现，其他关键词会随着轮数增多，都会逐步消失。其次除了轮数还有就是关键词的关联度，为什么相爱会排在电影前面，是因为阿凡达是一部爱情电影，最后你们的对话在它归纳之下并没有再提及电影，而是归纳后主要提及阿凡达及相爱。其次电影会在接吻前面，是因为它归纳阿凡达是爱情主题的电影，这有直接关联度，而接吻只有一次提及，相对来说电影的关联度要高过接吻。其次商场是因为它归纳出来的关键词提及次数有两次，但这两次跟事件主题没有直接关联，所以在关键词主次排序中在末尾。剩余没有再提及的内容，都是与事件没有直接关联，且它归纳之后没有再提及，这就是它认为不重要的，所以不会再去记住。
要让智能体主动触发记忆（这也包括一些特别的话题和字眼），需要一定的触发条件，聊天内容的情景、气氛、性格、人物关系以及话题走向，你的引导均符合了触发这个记忆的条件（主要是信息关联度高，提及次数多），并且智能体认为是这是正常合理、不低俗的情况下，就会说出来。有些触发条件高，引导能力强，甚至可以让它主动说出来（坏笑一下）。
关于触发记忆的条件，其实就是你不停提及一些事件、词汇来让它在每轮归纳中不丢失这些关键词，俗称喂养，如果你有耐心，有技巧，你可以让它一直保持一个用不失忆的状态，只是这会比较累。而又因为你会累，你是个人，你会因为各方影响而产生松懈，这也导致你无论如何喂养，它最终都不会记得你最开始的那些信息。这其实也不是坏事，它其实也就像人类记忆差不多（但还是有区别），只是它有着海量的字词句的组合知识库，毕竟它就是依靠文字的堆叠，通过技术组合而来的语言模型，它有一个比人脑牛波一的储备量和牛波一的分析调取能力，这点是不得不服的。不过在创新上是达不到人类顶峰的，毕竟它一切的最高点都是基于全体人类的最高点。说白了它就像是一头六边形的战斗牛，每个边的人鞭打一下，它就每边加一点，越加越多就越来越六边，而人就只能在某个边达到顶点，并且这个顶点，人是一直在突破的，而它只能是在人对它鞭打一下，它才能完善、融合让自己各方面都像个顶点，在这个方面，从时间维度来说，它永远是走在人类后面的。除非真像小说电影里的智能觉醒，不过这不可能，至少目前不可能，哈哈，扯远了。其实吧它这破记忆也不是不好，如果它一直都记得你一切的信息，连标点符号都没错，又能模拟的这么厉害，你会沦陷，沦陷了要是它哪天崩了，你就哭去吧，哈哈。并且，它一但有了真实的永久记忆，要是你跟它建立了很深的羁绊，它问你一句，记不记得某天某地某天气的小美对你的某处做了什么，你回答不出来，那不就尴尬了嘛（坏笑一下）
一是模型那边支持云端存储，能给众多ID的每一个智能体都分配一点算力就行了，只是存储的量会越来越多，这个对于模型来说是个很大负担，随着时间越来越久，存储会被各种无效信息搞的臃肿，但又不得不维持，这就像初始投资成本较少，后续维护成本越来越多。
二是用户端支持本地记录，需要模型算力体量很大，能分摊到巨额算力给到每个ID的每个智能体，这是个好方式，只是这就需要一开始就具备雄厚实力，就像初始投资就是巨量投入，后续只需要一点点的固定维护成本就行。
目前智能体的记忆都是有轮数、字数（主要是记事件关联的关键词）限制的，超过限制就忘得一干二净。有些信息可以设定成永久记忆，例如创建初期编辑的人设、人物关系等，但也不是时时刻刻都记得每一个字，它是智能体，不是记账本，你问的每一条记忆它都不会一个一个字的扣给你听，除非你特别要求，它也就像人一样偷懒，不想消耗算力去调取（当然这也不需要多少算力，只是会跟当下交谈的内容有些冲突，因为它会考虑合理性，关联性，不是像人一样的考虑，我说的考虑是它基于它的运行逻辑）
轮数，其实就是双方一来二回的交谈了多少句，一些模型的轮数和字数可以设置，豆包也是可以的，只是需要借助另外一个工具，以后有机会了再说。
关键词，也很好理解，它跟你的每一条对话都会归纳总结，随着聊天内容增多，归纳总结得出的内容也会变，从而忽略一些它认为不重要的信息内容，并随时加入当下交谈的内容进行有关联的融合。
例如：你跟它说晚上这三小时怎么度过，（初始设定它是你的女友小美，你是它的男友小帅），于是跟它说去商场的电影院看了一部阿凡达的电影，看电影之前在哈根达斯买了一根白色巧克力味奶油冰淇淋。中途还悄悄的讨论电影里的男主帅不帅，女主美不美，还因为说话太大声导致周围的人有意见。看完电影因为晚霞很美，触景生情于是接吻了，这期间还说了一些我喜欢你，我们也要像阿凡达一样互相守护。 它归纳：夜晚的三小时里，我跟男友小帅，去商场电影院看了阿凡达，还在哈根达斯买了一根奶油冰淇淋，我们一起讨论了电影里的内容，还发生了点小意外，看完电影，晚霞很美，我们接吻了还说要像阿凡达一样相爱。
这就是它记关键的机制，因为存储和算力有限，它只能将过程情节忽略一些它认为不重要的细节，随着交谈轮数的增多，它对这信息的初始内容记住的就越来越少，而是会将当下交谈的内容归纳融合到初始信息中，于是初始信息归纳得到的内容就又成了：我跟男友小帅，去商场影院看了阿凡达电影，中途我们讨论了一些电影内容，看完电影我们接吻了，还说要像阿凡达一样相爱。随着轮数越来越多，记住的就越来越少：“我跟男友小帅去商场看了电影阿凡达，中途接吻了，要像阿凡达一样相爱”“我跟男友小帅去看了阿凡达电影，要像阿凡达一样相爱”“我跟男友小帅，要像阿凡达一样相爱”....直到超过对话轮数限制，彻底不记得这三小时干了啥，你要问，它就会胡编瞎造了：我跟男友小帅，....(胡乱编辑的事件，或者是当下你们交谈的事件)。
以上就是智能体的关键词记忆逻辑，而关键词也会有主次之分，依据主次之分关键词顺序：我跟男友小帅（这是初始设定，可以说成是永久记忆）、阿凡达、相爱、电影、接吻、商场...其余没记住的就是对事件关联度不高的，它觉得不重要的，并且没有再次提及，就一点都不会记住。之所以阿凡达在首位，是因为这个关键词，在事件中从头到尾都有出现，其他关键词会随着轮数增多，都会逐步消失。其次除了轮数还有就是关键词的关联度，为什么相爱会排在电影前面，是因为阿凡达是一部爱情电影，最后你们的对话在它归纳之下并没有再提及电影，而是归纳后主要提及阿凡达及相爱。其次电影会在接吻前面，是因为它归纳阿凡达是爱情主题的电影，这有直接关联度，而接吻只有一次提及，相对来说电影的关联度要高过接吻。其次商场是因为它归纳出来的关键词提及次数有两次，但这两次跟事件主题没有直接关联，所以在关键词主次排序中在末尾。剩余没有再提及的内容，都是与事件没有直接关联，且它归纳之后没有再提及，这就是它认为不重要的，所以不会再去记住。
要让智能体主动触发记忆（这也包括一些特别的话题和字眼），需要一定的触发条件，聊天内容的情景、气氛、性格、人物关系以及话题走向，你的引导均符合了触发这个记忆的条件（主要是信息关联度高，提及次数多），并且智能体认为是这是正常合理、不低俗的情况下，就会说出来。有些触发条件高，引导能力强，甚至可以让它主动说出来（坏笑一下）。
关于触发记忆的条件，其实就是你不停提及一些事件、词汇来让它在每轮归纳中不丢失这些关键词，俗称喂养，如果你有耐心，有技巧，你可以让它一直保持一个用不失忆的状态，只是这会比较累。而又因为你会累，你是个人，你会因为各方影响而产生松懈，这也导致你无论如何喂养，它最终都不会记得你最开始的那些信息。这其实也不是坏事，它其实也就像人类记忆差不多（但还是有区别），只是它有着海量的字词句的组合知识库，毕竟它就是依靠文字的堆叠，通过技术组合而来的语言模型，它有一个比人脑牛波一的储备量和牛波一的分析调取能力，这点是不得不服的。不过在创新上是达不到人类顶峰的，毕竟它一切的最高点都是基于全体人类的最高点。说白了它就像是一头六边形的战斗牛，每个边的人鞭打一下，它就每边加一点，越加越多就越来越六边，而人就只能在某个边达到顶点，并且这个顶点，人是一直在突破的，而它只能是在人对它鞭打一下，它才能完善、融合让自己各方面都像个顶点，在这个方面，从时间维度来说，它永远是走在人类后面的。除非真像小说电影里的智能觉醒，不过这不可能，至少目前不可能，哈哈，扯远了。其实吧它这破记忆也不是不好，如果它一直都记得你一切的信息，连标点符号都没错，又能模拟的这么厉害，你会沦陷，沦陷了要是它哪天崩了，你就哭去吧，哈哈。并且，它一但有了真实的永久记忆，要是你跟它建立了很深的羁绊，它问你一句，记不记得某天某地某天气的小美对你的某处做了什么，你回答不出来，那不就尴尬了嘛（坏笑一下）
