告别AI"失忆"：一个完整的记忆系统设计思路

简瑞_Jerry
156 阅读11分钟

告别AI"失忆"：一个完整的记忆系统设计思路

AI总是"失忆"？本文从零推导，通过文档存储、规则驱动、模块化拆分、工作流程化和复杂度自适应五个步骤，构建出让AI拥有"持久记忆"能力的完整系统。

引言

你有没有遇到过这样的场景：昨天和AI助手讨论了一个复杂的项目架构，今天重新开启会话时，AI却完全不记得之前的讨论内容。你不得不重新解释项目背景、技术选型、代码结构...

这种"失忆"问题在AI编程助手中普遍存在。本文将从一个简单的想法开始，逐步推导出完整的解决方案，最终实现让AI拥有"持久记忆"的能力。

问题分析：AI为什么记不住？

技术限制

AI模型本身没有持久存储能力，每次会话都是"从零开始"。虽然单次对话中AI能记住上下文，但一旦会话结束，所有信息都会丢失。

实际影响

  • 重复解释：每次都要重新介绍项目背景
  • 上下文断裂：无法基于之前的讨论继续深入
  • 效率低下：复杂项目需要多次"重新开始"
  • 协作困难：团队成员无法共享AI的项目理解

第一步：用文档存储记忆

核心思路

既然AI记不住，那我们就帮它记住。最简单的方法就是把重要信息写到文档里，让AI在需要时读取。

# 项目记忆文档
## 项目概述
这是一个React + TypeScript的电商应用...

## 技术栈
- 前端：React 18, TypeScript, Vite
- 状态管理：Zustand
- UI库：Ant Design

## 项目结构
src/
├── components/     # 通用组件
├── pages/         # 页面组件
├── hooks/         # 自定义Hook
└── utils/         # 工具函数

实现方式

在Cursor中，我们可以通过以下方式让AI读取文档：

  1. 手动引用：在对话中@文件名
  2. 规则文件：在.cursor/rules/中放置项目信息
  3. README文件：在项目根目录放置详细说明

初步效果

AI现在能够读取项目信息，但这种方式有几个问题：

  • 需要手动维护文档
  • 信息可能过时
  • 没有结构化的更新机制

第二步：让AI自动更新文档

问题发现

手动维护文档太麻烦了，而且容易忘记更新。我们需要让AI能够自动更新这些记忆文档。

解决方案：规则驱动

Cursor提供了.cursor/rules/功能，我们可以在这里放置规则，告诉AI如何更新文档。

# .cursor/rules/project-memory.md
## 项目记忆更新规则

当讨论项目相关话题时，请：
1. 读取 memory-bank/project-info.md
2. 根据对话内容更新相关信息
3. 保存更新后的文档

## 更新时机
- 技术栈变更时
- 项目结构调整时
- 新增功能模块时
- 架构决策变更时

实现效果

现在AI能够：

  • 自动读取项目记忆文档
  • 根据对话内容更新信息
  • 保持文档的时效性

但还有一个问题：所有信息都放在一个大文档里，不够灵活。

第三步：拆分文档，各司其职

问题分析

一个大文档存在以下问题：

  • 信息混杂，难以维护
  • 更新时容易影响其他信息
  • 不同阶段需要的信息不同
  • Token消耗过大

解决方案：模块化文档

将记忆文档拆分成多个专门的文件，每个文件负责特定的信息：

memory-bank/
├── project-brief.md        # 项目概述（基本信息）
├── tech-stack.md          # 技术栈（技术选型）
├── architecture.md        # 架构设计（系统结构）
├── current-tasks.md       # 当前任务（进行中的工作）
├── decisions.md           # 决策记录（重要决定）
└── progress.md            # 进度跟踪（完成情况）

各文件职责

project-brief.md - 项目基本信息

# 项目概述
- 项目名称：电商管理系统
- 项目类型：Web应用
- 开发阶段：MVP阶段
- 团队规模：3人

tech-stack.md - 技术选型

# 技术栈
## 前端
- 框架：React 18
- 语言：TypeScript
- 构建工具：Vite
- 状态管理：Zustand

## 后端
- 框架：Node.js + Express
- 数据库：PostgreSQL
- ORM：Prisma

current-tasks.md - 当前任务

# 当前任务
## 进行中
- [ ] 用户认证模块开发
- [ ] 商品管理页面设计

## 待开始
- [ ] 订单处理流程
- [ ] 支付集成

优势

  • 职责清晰：每个文件有明确的职责
  • 独立更新：修改一个文件不影响其他文件
  • 按需加载：可以根据需要只读取相关文件
  • 易于维护：结构清晰，便于查找和更新

第四步：引入工作流程

问题发现

虽然有了模块化的文档，但AI在不同开发阶段需要不同的信息，而且需要按照一定的流程来工作。

解决方案：自定义模式

Cursor的自定义模式功能让我们可以为不同的开发阶段创建专门的AI角色。

初始化模式（VAN）
# 初始化专家模式
你的角色：项目初始化专家
你的任务：
1. 分析项目结构
2. 创建初始的memory-bank文档
3. 确定项目复杂度等级
4. 为后续开发做准备

工作流程：
1. 读取项目文件
2. 分析技术栈和架构
3. 创建/更新 project-brief.md
4. 创建/更新 tech-stack.md
5. 创建/更新 architecture.md
规划模式（PLAN）
# 项目规划专家模式
你的角色：项目规划专家
你的任务：
1. 基于项目分析制定开发计划
2. 分解任务为可执行的步骤
3. 识别技术风险和依赖关系

工作流程：
1. 读取 project-brief.md 和 architecture.md
2. 分析当前任务状态
3. 制定详细计划
4. 更新 current-tasks.md
5. 创建任务优先级列表
设计模式（CREATIVE）
# 架构设计专家模式
你的角色：架构设计专家
你的任务：
1. 探索不同的技术方案
2. 评估设计选项的优缺点
3. 记录设计决策过程

工作流程：
1. 读取 tech-stack.md 和 architecture.md
2. 分析设计需求
3. 探索多种方案
4. 记录决策过程到 decisions.md
5. 更新 architecture.md
实现模式（IMPLEMENT）
# 代码实现专家模式
你的角色：代码实现专家
你的任务：
1. 基于规划进行代码实现
2. 遵循项目规范和最佳实践
3. 更新相关文档

工作流程：
1. 读取 current-tasks.md 和 decisions.md
2. 实现具体功能
3. 更新 progress.md
4. 更新 current-tasks.md

工作流程可视化

1.png

第五步：优化与完善

问题发现

随着系统复杂度增加，我们发现：

  • 所有规则同时加载会消耗大量Token
  • 不同项目复杂度需要不同的工作流程
  • 需要更好的状态管理和进度跟踪

解决方案：JIT加载 + 复杂度自适应

JIT规则加载

只在需要时加载相关规则，而不是一次性加载所有规则：

# .cursor/rules/van-mode.md
# 只在VAN模式下加载
## 初始化规则
- 分析项目结构
- 创建基础文档
- 确定复杂度等级

# .cursor/rules/plan-mode.md  
# 只在PLAN模式下加载
## 规划规则
- 制定开发计划
- 分解任务
- 识别风险
复杂度自适应

根据项目复杂度自动调整工作流程：

2.png

最终架构

经过逐步优化，我们得到了一个完整的Memory Bank系统：

3.png

实际应用：从想法到实现

案例1：React电商项目

让我们通过一个具体的例子来看看Memory Bank是如何工作的：

项目启动（VAN模式）
# 切换到VAN模式，输入：VAN

AI会自动分析项目结构：

  • 发现这是一个React + TypeScript项目
  • 识别出使用Vite作为构建工具
  • 检测到Zustand状态管理
  • 评估为Level 2复杂度项目

创建初始记忆文档：

# project-brief.md
项目名称：电商管理系统
项目类型：React Web应用
开发阶段：MVP阶段
复杂度等级：Level 2
技术栈：React 18, TypeScript, Vite, Zustand
任务规划（PLAN模式）
# 切换到PLAN模式，输入：PLAN

AI基于项目分析制定计划：

# current-tasks.md
## 第一阶段：基础功能
- [ ] 用户认证系统
- [ ] 商品展示页面
- [ ] 购物车功能

## 第二阶段：核心功能
- [ ] 订单处理流程
- [ ] 支付集成
- [ ] 用户管理后台
架构设计（CREATIVE模式）
# 切换到CREATIVE模式，输入：CREATIVE

AI探索不同的技术方案：

# decisions.md
## 状态管理方案选择
### 选项1：Zustand（已选择）
优点：轻量级、TypeScript友好
缺点：功能相对简单

### 选项2：Redux Toolkit
优点：功能强大、生态丰富
缺点：学习曲线陡峭、代码冗长

### 决策：继续使用Zustand
理由：项目规模适中，Zustand足够满足需求
代码实现（IMPLEMENT模式）
# 切换到IMPLEMENT模式，输入：IMPLEMENT

AI开始实现具体功能，并更新进度：

# progress.md
## 已完成
- [x] 项目初始化
- [x] 路由配置
- [x] 基础组件库搭建

## 进行中
- [ ] 用户认证模块（进度：60%）
- [ ] 商品列表页面（进度：30%）

## 待开始
- [ ] 购物车功能
- [ ] 订单处理

案例2：微服务架构项目

对于更复杂的项目（Level 4），Memory Bank会启用完整的工作流程：

复杂度评估

AI识别出这是一个包含多个服务的复杂系统：

  • 用户服务（Node.js + Express）
  • 商品服务（Python + FastAPI）
  • 订单服务（Java + Spring Boot）
  • 支付服务（Go + Gin）
完整工作流程
  1. VAN：深度分析现有系统，识别服务边界
  2. PLAN：制定服务拆分策略和通信协议
  3. CREATIVE：设计API网关、服务发现、配置管理
  4. IMPLEMENT：逐步实现各个微服务
  5. REFLECT：性能测试和架构优化
  6. ARCHIVE：创建完整的架构文档

这个方案真的可行吗？

通过前面的推导，我们得到了一个完整的AI记忆系统设计。但这个方法真的可行吗？

从我们的推导过程可以看出，这个方案解决了几个关键问题：

  • 记忆持久化：通过文档存储，AI不再"失忆"
  • 工作流程化：通过自定义模式，AI能够按流程工作
  • 复杂度自适应：通过分级规则，适应不同规模的项目

但也有一些现实问题

  • 配置复杂：需要手动设置多个自定义模式和规则文件
  • 维护成本：需要持续更新记忆文档，团队需要学习这套系统
  • 平台限制：只能在Cursor中使用，依赖特定版本

值得一试吗？

虽然存在一些限制，但这个方案的核心思路是可行的。它最大的价值在于提供了一种全新的AI协作模式：让AI从"临时助手"变成"长期伙伴"。

如果你正在寻找让AI更好地理解和记忆项目的方法，这个设计思路绝对值得尝试。即使不完全按照这个方案实施，其中的核心理念也能为你的AI协作方式提供启发。

总结

通过从零推导的方式，我们看到了一个完整的AI记忆系统是如何一步步构建出来的：

  1. 从问题出发：AI无法记住项目信息
  2. 文档化存储：用文档来存储重要信息
  3. 自动化更新：通过规则让AI自动更新文档
  4. 模块化拆分：将大文档拆分成专门的小文档
  5. 工作流程化：引入自定义模式来规范开发流程
  6. 优化完善：通过JIT加载和复杂度自适应来优化性能

这个过程体现了软件工程中"从简单到复杂，从粗糙到精细"的演进思路。Memory Bank不仅仅是一个工具，更是一种全新的AI辅助开发范式。AI不仅可以回答单个问题，更可以成为项目的"记忆中枢"，持续地理解和参与整个开发过程。

写在最后：

AI辅助开发正在快速发展，Memory Bank这样的创新工具为我们展示了AI与人类开发者协作的无限可能。如果你对AI辅助开发感兴趣，可以关注我的AI应用实战专栏，持续更新技术深度文章。

下篇预告：

在下一篇文章中，我们将深入分析cursor-memory-bank的实际源码实现，看看这些理论概念是如何在真实代码中体现的，以及开发者是如何解决实际技术挑战的。

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