深度研究

研究摘要

Agent: 深度研究 (deep-researcher)
Confidence: 90%
Cost: $0.5647
Duration: 2m 26s
Task ID: 2fd97bef-a3ad-485f-82e3-996413be8d6f

✅ 研究完成

★ Insight ─────────────────────────────────────
記憶壓縮的三層架構洞察：

  1. 表層壓縮（50-80%）— 多階段管道過濾冗餘，工程化方案
  2. 語義壓縮（3-40x）— Observational Memory 雙代理人架構，保留概念去除細節
  3. 結構化遺忘（90% token 削減）— Mem0 的智能評分系統，主動遺忘低價值記憶

這對應我們專案的三個實施階段：立即（層級摘要）→ 本月（Observer Agent）→ 長期（完整 RAG）
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研究摘要

已完成對「AI Agent 記憶壓縮策略」的深度研究，報告已保存至：
soul/agent-reports/deep-researcher/2026-02-20-memory-compression-strategies.md

核心發現

最具突破性技術：Observational Memory（2026 年新架構）

  • 兩個背景代理人（Observer + Reflector）壓縮對話歷史
  • 5-40x 壓縮率，優於 RAG，成本降低 10 倍
  • 關鍵優勢：壓縮內容保留在上下文中，消除檢索延遲

立即可用技術：

  1. 層級摘要 — 為 narrative.jsonl 實作時間衰減式壓縮（90 天滾動視窗）
  2. 記憶評分 — 為 learning-patterns.json 加入重用頻率追蹤，自動歸檔低價值項目
  3. 向量化技能檢索 — 用語義搜尋替代 soul/skills/*.md 的關鍵字匹配

對專案的影響

緊迫性：5/5 — narrative.jsonl 已超過 2000 行，無壓縮機制將導致上下文爆炸

建議行動順序：

  1. 🥇 本週：實作 narrative.jsonl 層級摘要（風險低、效益高）
  2. 🥈 本月：開發 Observer Agent 每日壓縮前一天的對話
  3. 🥉 季度：遷移到完整 RAG 架構（向量化所有記憶）

技術細節

報告包含 9 篇業界最新文章（2026/01-02 發布）、3 篇學術論文、具體實作工具清單，以及 4 個延伸研究問題。

Sources: