记忆

会话一结束，智能体就把一切都忘光了。ORG-2 保留了两个能活过会话的持久化存储：工作区记忆（workspace memory），一个由 Markdown 文件组成的目录，描述这个工作区以及在其中工作的人；还有 learnings（学习洞见），一个数据库，存放智能体从自己过往会话里总结出的行为层面的心得。两者都写在你自己的机器上，都能由你阅读和编辑，也都只在看起来相关时才被拉回到提示词里。

两层记忆

此外还有一份对当前对话的滚动摘要，但那属于单个会话的上下文窗口流水线，不是长期记忆。

哪些内容会被记住

工作区记忆文件在 frontmatter 里带一个 type，每种类型各司其职：

• user —— 角色、目标、职责、领域知识，好让智能体把工作做在合适的层次上。
• feedback —— 你就「工作该怎么推进」给过的指导。既包括纠正，也包括确认：只保存纠正固然能避开过去的错误，却会慢慢偏离你已经认可的做法。
• workspace —— 正在进行的工作、目标、事故和决策，这些都不是从代码或 git 历史里能推出来的。它们过期最快，所以保存时会把相对日期换算成绝对日期。
• reference —— 信息在外部系统里的位置，比如哪个 Linear initiative 在跟踪 bug。

哪些内容不会被记住

提取器被要求不去保存任何可以重新推导出来的东西。它会跳过代码模式、约定、架构、文件路径和工作区结构（直接读工作区就行）；git 历史和谁改了什么（git log 和 git blame 才是权威）；调试方案和修复套路（修复本身就在代码里）；已经被某条规则或配置文件覆盖的内容；以及临时的任务状态。

即使你主动要求保存，这些排除规则依然生效。你让智能体记住一份 PR 列表或一份活动摘要，它被要求反过来问你：这里面有什么是出乎意料的——那才是值得留下的部分。

记忆是怎么写进去的

有三条写入路径，都不需要你做任何事：

1. 逐轮提取。 一轮结束后，内置的 Memory Extractor 会读最近几条消息，判断有没有发生什么值得长期留下的事。它只能用读取类工具，外加一个被限制在记忆目录内的 edit_file，并且被要求不去调研或求证——只记录对话记录里已经出现过的内容。如果主智能体在这一轮里自己写过记忆，它就整个跳过。
2. 保存分两步：先把内容写进它自己的文件（user_role.md、feedback_testing.md），再往索引 MEMORY.md 里加一行指针。内容永远不会直接进索引。你让智能体记住某件事，它会立刻保存；你让它忘掉，它就删掉对应条目。
3. Auto-dream 整合。 内置的 Memory Consolidator 在后台合并冗余或过时的文件，且只在距上次运行已过去至少 24 小时、又经过了 5 次会话之后才动手，期间持有一个锁，保证不会有两个进程同时整合。

另外，一个会话结束时，一次反思过程可以把行为层面的心得以 pending 状态提取进 learnings 表；同时有一个模式挖掘器，把「工具报错，然后用户纠正」这类反复出现的序列归档为观察记录。之后由整合过程决定每一条 pending 记录是被采纳、被合并，还是被丢弃。

注意： 这些子智能体在后台运行，并且丢弃自己的事件，所以记忆写入不会作为步骤出现在你的会话轨迹里。你是在记忆浏览器里看到结果，而不是在对话记录里。

记忆怎么被检索进上下文

每轮开始时，ORG-2 会与主循环并行发起一次旁路查询。它把你的消息连同一份所有记忆文件的清单——类型标签、文件名、时间戳、描述——交给一个选择器模型，问它哪些明显有用。指令要求它保持挑剔，宁可返回空列表也不要靠猜；对于已经在用的工具，跳过 API 参考类的记忆，但保留那些记录着这些工具坑点的记忆。

最多选出 5 条记忆，上限 50,000 字节。它们以一个标题为 # Workspace Memory 的系统区块送达，其中包含：

• MEMORY.md 索引，超过 200 行或 25,000 字节会被截断，并带一条可见的提示，
• 每条被选中记忆的完整正文，并标注它的路径，
• 对任何超过一天的内容附上时效性提醒，说明它有多旧，并提示其中的 file:line 引用可能已经过时，
• 关于何时该访问记忆、以及在行动前先核实说法的指导。

这条指导很重要：一条提到某个函数或文件的记忆，反映的是它被写下来的那一刻的情况。智能体被要求在推荐之前先确认文件存在、或者 grep 一下那个符号，并且更相信它此刻观察到的，而不是它回忆起来的。你让智能体忽略记忆，它被要求就当 MEMORY.md 是空的那样往下走，而不是嘴上答应、暗地里照用。

如果旁路查询失败，会话会退回到使用最新的几条记忆，而不是彻底失去记忆；会话中早先已经出现过的记忆也不会被重复注入。

learnings 走的是另一条路：已启用的 learnings 按显著度排序，每一轮都会被渲染进一个 ## Learned Insights 区块，按新旧分组，上限 120 行。learnings 的读取路径刻意不受按智能体设置的写入开关约束——关掉采集，你依然能享用已经记下来的那些。

跨会话、跨智能体，以及工作区范围

工作区记忆的作用范围是工作区，不是会话，也不是某个智能体。在那个仓库里工作的每个智能体，读写的都是同一个 .orgii/workspace-memory/ 目录，所以一个智能体学到的事实，下一个智能体和下一次会话都能用上。这里没有另设什么共享草稿区——这个目录本身就是共享的知识库；智能体之间的直接协调走的是消息和任务。

还存在第二种范围，即个人范围：OS Agent 在一个个人工作区里工作，它的记忆平铺存放在 ~/.orgii/personal/workspace-memory/。浏览器把这两者分别呈现为个人（Personal）和工作区（Workspace）。

learnings 的范围要么是全局的，要么是按智能体划分的（agent:<agent-id>），这样一个智能体的行为纠正就不会悄悄改写另一个智能体的；而且它们存在共用的数据库里，不属于任何一个仓库。

智能体会读的项目知识

记忆装的是智能体自己发现的东西。至于那些你想事先讲清楚的约定，ORG-2 会从你的项目里读两样东西。

<project>/.orgii/agent-rules.md 是项目约定文件。如果它存在，每个工作区会话都会把它的内容放进系统提示词的 ## Project Conventions 标题下，上限 20,000 字节。构建命令、团队代码风格，以及「在这个仓库里绝对别做 X」之类的说明，都写在这里。

规则（Rules）则是一个个单独的 Markdown 文件，每一轮都会注入：

一条规则的 frontmatter 里有 description、可选的文件匹配模式 globs，以及 alwaysApply。规则最好控制在 100 行左右以内——它们每一轮都要被读一遍。ORG-2 也能识别出你原本为别的工具维护的、形态像规则的文件，包括 Cursor 的 .mdc 规则、CLAUDE.md 和 AGENTS.md，并把它们导入 .orgii/rules/。

查看、编辑与清理

打开集成（Integrations）→ 规则、记忆 & 进化（Rules, Memory & Evolution）→ 记忆（Memory）。在个人（Personal）和工作区（Workspace）两种范围之间切换，然后搜索、按名称/时间/类型排序，并按类型筛选。你可以打开一个文件就地阅读或编辑，打开查看 MEMORY.md（View MEMORY.md）检视索引，删除单个文件，或者用清除所有记忆文件（Clear all memory files）清空这个工作区的记忆——两种删除都需要确认，且不可撤销。你也可以干脆打开那个目录，用任意编辑器改这些 Markdown；文件本身就是事实来源。

learnings 有自己的 Learnings 浏览器（Learnings Browser），带待审（Pending）、已启用（Active）、已合并（Merged）、已废弃（Deprecated）和已放弃（Abandoned）几个标签页，每一行还有晋升（Promote）、废弃（Deprecate）、重新启用（Reactivate）和删除（Delete）。只有已启用的 learnings 会进入提示词，所以晋升是一个需要你明确做出的决定。

每个智能体都有一个 Memory & Evolution 标签页，里面有三个开关：长期记忆（Long-term memory）、从会话中提取记忆（Extract memories from sessions）和自动梦境整合（Auto-dream consolidation）。在新建的智能体定义上，两个与提取相关的开关默认关闭；内置智能体则把它们打开了。

隐私

记忆是本地的。工作区记忆就是你磁盘上的纯 Markdown，learnings 是本地 SQLite 数据库里的记录行，两者都由你机器上的进程写入。使用 ORG-2 不会顺带把记忆子系统里的任何东西上传——和运行时的其他部分一样，都是本地优先的姿态。有两点需要注意：

• 项目范围的记忆就在你的仓库里。 .orgii/workspace-memory/ 会不会被共享，完全取决于你的 .gitignore——ORG-2 不会替你加这一条。共享它往往正是你想要的；如果不是，就把 .orgii/ 忽略掉。无论哪种情况，提交前都先看一遍这些文件，因为一条 user 或 feedback 记忆可能记录了关于你或你同事的事情。
• 筛选用的是你的模型服务商。 那次判断相关性的旁路查询，会把你的消息和记忆清单发给你配置的那个模型服务商，而被选中的记忆正文会进入这个会话的提示词。记忆和你发出去的其他一切一样，处在同一条服务商信任边界之后。密钥存储和服务商流量见安全，托管后端到底存了什么见 Cloud。

想要一个什么都不留的智能体，就把这个智能体的长期记忆和两个提取开关都关掉，再清空这个工作区的记忆文件。

下一步

• 安全 —— 信任边界、密钥存储，以及什么会离开你的机器
• Cloud —— ORG-2 Cloud 与自托管 Supabase 的对比
• Skills —— 面向你自己编写的流程的姊妹系统
• 会话 —— 一个会话记录了什么，以及对话记录是怎么存的