记忆图

SoulMem 以图的形式组织记忆。图上的节点被称为记忆节点，边被称为记忆关联。用图的方式组织记忆，联想与多跳推理会变得自然。然而，SoulMem 并不只维护一个图，组织记忆的也不只有图这一种形式，具体机制将在后续章节阐述。

记忆图属于角色，图中记录的一切都以角色的视角呈现。

记忆节点

SoulMem 参考人类的记忆，将记忆节点分为三类：

• 情境记忆（Situation Memory）
• 语义记忆（Semantic Memory）
• 程序性记忆（Procedural Memory）

Note

SoulMem 代码库中采用 Situation 的命名；它对应认知科学中的情景记忆（Episodic Memory），两者是同一回事。

将记忆节点分类是必要的，因为不同的记忆具有不同的性质与用途，考虑以下场景：

想象一个叫“小红“的数字角色，和你相处了三个月。这段时间里，她记住了很多事：

• 上周三你们一起去吃了麻辣烫，她被辣得直喝水（一件事）；
• 她喜欢苦的东西，讨厌甜腻的奶茶（一个事实）；
• 她每次紧张的时候，会下意识地摸自己的辫子（一个习惯）。

这三样东西本质上完全不同：一个是一段具体的经历，一个是概念性的认知，一个是会无意识地指导行为的习惯。但很多记忆系统把它们塞进同一个筐里，不加区分。

Note

对记忆类别不加区分可能会带来一些问题，稍后你会看到具体的例子。

三类记忆

下面我们将更深入地解释三类记忆。

情境记忆（Situation / Episodic）——“角色经历过什么”

记录事件：时间、地点、人物、发生了什么，以及角色当时的感受。下方便是一个情境记忆的示例：

2026-07-12 中午，和用户在街角那家麻辣烫店，被辣到了。

情境记忆是“个人经历“。它是时间的切片，有明确的时间戳。

情境记忆分为两个子类：

• 抽象情境（abstract）
• 具体情境（specific）

上面举的例子就是一个具体情境，每一个具体情境都代表角色确实发生过的经历。抽象情境则是由一系列相似的具体情境抽象出的一种模式，下方是一个抽象情境的示例：

在咖啡馆喝茶

抽象情境的主要作用有两个：一是作为索引，方便对具体情境的联想；二是作为模式触发器，触发相应的程序性记忆。后者会在下文详细阐述。

语义记忆（Semantic）——“角色知道什么”

记录通用的概念、事实和关系，剥离了时间和地点。例如：

用户是我新交的朋友，喜欢苦味，讨厌甜味。

语义记忆像一本知识手册，也是三类记忆的“中枢“：概念之间互相连接，形成一张知识网。

事实上，角色的自我认知也是一个语义记忆节点，它的内容与常规角色扮演应用中的角色卡十分类似。这样的设计使角色的自我进化成为可能，具体机制将在后续章节阐述。

程序性记忆（Procedural）——“角色会怎么做”

记录行为习惯、条件反射、说话方式等行为模式。

紧张的时候摸辫子。
被关心的时候，嘴上却否认（傲娇）。

程序性记忆不会告诉你“发生了什么“，它告诉你在什么情境下，这个角色会怎么行动。

程序性记忆也分为两部分：

• 触发器（trigger）：一个逻辑节点，决定“在什么情境下触发“；在实现中，trigger 通常就是一个抽象情境节点（AbstractSituation）；
• 动作（action）：具体的执行行为。

只有当 trigger 满足时，action 才有可能执行。更详细的执行逻辑，请参阅 检索算法。

为什么对记忆节点进行分类？

如果把三类记忆混在一起，会出现什么问题？我们还是以小红为例：

情境和语义混淆

考虑以下场景：小红在聚餐时说喜欢香蕉，但她实际上喜欢苹果。这时我们可能得到两条记忆：

• 在聚餐时，小红说自己喜欢香蕉，一个情境记忆
• 小红不喜欢香蕉，她喜欢苹果，一个语义记忆

如果不区分记忆类型，这两条记忆可能同时被检出并放入 LLM 上下文，矛盾随之产生，模型很可能得出“小红喜欢香蕉“的错误结论。一些更聪明的 LLM 或许能通过推理意识到，小红说喜欢香蕉另有原因、并非真实喜好，但那会在推理阶段耗费更多 token。

在这种情况下，我们需要额外的上下文才能确定哪个是真实信息，分类就是一种简单可行的解决办法：根据对话的指向，当用户询问聚餐时说的话，情境记忆将成为唯一事实来源；当用户询问小红的喜好，语义记忆将成为唯一事实来源。这避免了模型因上下文信息矛盾而执行混乱，造成 OOC（Out of Character）。

Note

此处的“唯一事实来源“是站在角色视角而言的，指角色认定的事实，而不一定是客观真实。

行为和知识混淆

傲娇是一种典型的角色标签，它的特点可以用“口嫌体正直“来描述，但让 LLM 扮演这类角色时，会产生一系列问题：

• 部分模型难以区分傲娇和讨厌，从而在生成内容中出现过于激烈的言辞。
• 部分模型在扮演傲娇类型角色时过于标签化、刻板印象化，从而造成不真实感。

从根本上来说，当你告诉模型这是一个傲娇类型角色时，模型需要靠推理才能推断出这类角色的行为习惯。当然，我们也可以用一些提示词技巧告诉模型应有的行为。但人类并不是规则引擎，在特定情况下，傲娇角色也可能直球攻击；直接把行为固化在角色卡里，会污染整个上下文，导致僵硬的角色行为。

此外，一个角色“知道“关心别人，和“习惯性“地否认关心，是两回事。前者是知识，后者是行为模式。如果混在一起，行为模式就难以被单独触发和演化。

分开之后，每一类记忆都有自己的结构、自己的算法、自己的生命周期。

Important

这也是 SoulMem 的核心设计之一：一切特征和事件都属于记忆——性格、口癖、行为习惯，都不是写在静态角色卡上的，而是记忆系统演化的结果。

记忆关联

记忆节点之间存在广泛的关联：

graph LR
    情境记忆 <--> 语义记忆
    语义记忆 <--> 程序性记忆
    情境记忆 <--> 程序性记忆