第42章　ShortMemory

第42章承接第41章 Memory。

第41章定义了 ICAI 的总体记忆机制：

Understanding
      ↓
Memory
      ↓
Write / Read / Update / Delete

第42章进一步把 Memory 按照信息存在时间和当前认知用途进行划分，首先建立 ShortMemory（短期记忆）。

短期记忆解决的问题是：

ICAI 当前正在处理什么信息、处于什么场景、对象当前是什么状态，以及这些临时信息在当前任务结束前如何保持。

核心关系：

当前输入
   ↓
Perception
   ↓
Cognition
   ↓
Understanding
   ↓
ShortMemory
   ↓
当前推理 / 决策 / 行动

42.1 短期记忆

ShortMemory 是 ICAI 在当前认知任务或当前场景生命周期内保存临时信息的记忆结构。

它主要服务于：

当前任务
当前对话
当前场景
当前对象
当前状态
当前推理
当前行动

因此：

ShortMemory
=
Current Information
+
Current Context
+
Current State
+
Temporary Data

短期记忆的特点：

生命周期短
与当前任务相关
变化频繁
可被更新
可被清理
不一定永久保存

例如用户当前提出：

“深圳到香港家具送货上门。”

ICAI 当前需要记住：

起点 = 深圳
终点 = 香港
对象 = 家具
服务 = 送货
方式 = 上门

这些信息首先可以进入 ShortMemory。

42.2 当前信息

当前信息是 ShortMemory 最基础的组成部分。

例如用户输入：

“我需要把家具从深圳送到香港。”

当前信息：

深圳
香港
家具
运输

经过 Perception：

Elements

经过 Cognition：

Objects

经过 Understanding：

Origin = Shenzhen
Destination = Hong Kong
Object = Furniture
Action = Delivery

然后形成：

ShortMemory
{
    origin: Shenzhen,
    destination: Hong Kong,
    object: Furniture,
    action: Delivery
}

这些信息之所以进入短期记忆，是因为它们正在参与当前任务。

当前信息不是永久事实

例如：

用户当前要求：
“帮我查深圳到香港的家具运输。”

ShortMemory：

task = furniture_delivery
origin = Shenzhen
destination = Hong Kong

任务完成以后：

task = completed

这些当前任务参数就可能失去继续保留的必要。

因此：

Current Information
≠
Permanent Memory

42.3 当前场景

ShortMemory 不应该只保存孤立的数据。

它还需要保存当前场景。

例如：

用户：
“深圳到香港家具送货上门多少钱？”

当前场景可以表示为：

Scene
├── origin
│   └── Shenzhen
│
├── destination
│   └── Hong Kong
│
├── object
│   └── Furniture
│
├── action
│   └── Delivery
│
├── mode
│   └── Door-to-door
│
└── intent
    └── Price Inquiry

ShortMemory 保存：

CurrentScene

这样后面的推理就不会把信息拆散。

例如下一句话：

“那大概需要多少钱？”

单独看：

那
大概
需要
多少钱

信息是不完整的。

但是 ShortMemory 中仍然保存：

CurrentScene:
Furniture Delivery
Shenzhen → Hong Kong
Door-to-door

因此可以理解：

“多少钱？”

实际上是在询问：

深圳 → 香港
家具
送货上门
的价格

这就是短期记忆对当前场景连续性的作用。

42.4 当前状态

ShortMemory 还需要保存当前状态。

例如一个任务：

Task:
Furniture Delivery

状态变化：

NEW
 ↓
ANALYZING
 ↓
MATCHING
 ↓
UNDERSTANDING
 ↓
READY
 ↓
EXECUTING
 ↓
COMPLETED

ShortMemory 可以保存：

task_state = ANALYZING

同时保存对象状态：

delivery_state = pending

例如：

ShortMemory
{
    task_state: "analyzing",
    delivery_state: "pending"
}

当前状态会不断变化

例如：

初始：

payment = unpaid

之后获得新信息：

payment = paid

ShortMemory 更新：

payment = paid

再之后：

delivery = shipping

于是：

ShortMemory
{
    payment: paid,
    delivery: shipping
}

因此 ShortMemory 特别适合保存：

CurrentState

而长期稳定的信息则不应该全部依赖 ShortMemory。

42.5 临时数据

临时数据是当前任务中产生、但没有必要永久保存的数据。

例如：

匹配分数
中间计算值
临时变量
当前步骤
临时对象
临时条件
临时路径

例如 Matching：

ObjectScore = 1.00
PropertyScore = 0.90
RelationScore = 0.95

最终：

MatchScore = 0.96

这些中间值可以放入：

ShortMemory

供当前认知流程使用。

任务结束后：

ObjectScore
PropertyScore
RelationScore

可能不再需要。

而最终认知结果：

Furniture
Shenzhen
Hong Kong
DoorToDoor

如果具有长期价值，则可以进入：

Memory

甚至进一步形成：

Experience
Knowledge

因此：

临时计算结果
        ↓
ShortMemory
        ↓
任务结束
        ↓
清理

42.6 生命周期

ShortMemory 最重要的特征之一就是生命周期有限。

基本生命周期：

Create
  ↓
Active
  ↓
Update
  ↓
Use
  ↓
Complete
  ↓
Clear

可以表示：

当前输入
   ↓
Create ShortMemory
   ↓
Active
   ↓
不断更新
   ↓
当前任务完成
   ↓
判断是否需要保存
   ↓
 ┌──────────────┐
 ↓              ↓
需要保存        不需要保存
 ↓              ↓
Long Memory     Clear

这里非常重要：

ShortMemory 并不意味着所有内容到期后直接删除。

在任务结束时，可以进行一次记忆转移。

例如：

ShortMemory
     ↓
Evaluate
     ↓
 ┌───┴────┐
 ↓        ↓
重要      临时
 ↓        ↓
Memory    Delete

例如：

当前任务：
深圳 → 香港家具运输

任务过程中：

临时匹配分数
临时变量
临时状态

可以清除。

而确认的重要事实：

用户任务
家具
深圳
香港
服务关系

如果符合长期保存条件，可以写入长期 Memory。

所以：

ShortMemory
       ↓
Memory Evaluation
       ↓
Long Memory / Clear

42.7 短期记忆示例

下面把前面的 Perception、Cognition、Matching、Understanding 与 ShortMemory 完整连接起来。

输入

“深圳到香港家具送货上门。”

Perception

提取：

深圳
香港
家具
送货
上门

Cognition

形成对象：

Shenzhen
Hong Kong
Furniture
Delivery

形成关系：

Shenzhen
   ↓ origin
Delivery
   ↓ destination
Hong Kong

形成属性：

Delivery
└── mode = DoorToDoor

Matching

进行匹配：

Object Match = 1.00
Property Match = 1.00
Relation Match = 0.95
Location Match = 1.00

形成：

MatchScore = 0.97

Understanding

形成当前场景：

Scene:
Furniture Door-to-door Delivery

Origin:
Shenzhen

Destination:
Hong Kong

Object:
Furniture

Mode:
DoorToDoor

ShortMemory 写入

ShortMemory
{
    task: "delivery_inquiry",

    scene: "furniture_delivery",

    origin: "Shenzhen",

    destination: "Hong Kong",

    object: "Furniture",

    service: "Delivery",

    mode: "DoorToDoor",

    match_score: 0.97,

    state: "active"
}

用户继续输入

“多少钱？”

系统首先读取 ShortMemory：

task = delivery_inquiry
scene = furniture_delivery
origin = Shenzhen
destination = Hong Kong
object = Furniture
mode = DoorToDoor

于是当前信息被恢复为：

深圳
→
香港
→
家具
→
送货上门
→
价格询问

形成新的认知：

Intent:
Price Inquiry

Target:
Furniture Door-to-door Delivery

Route:
Shenzhen → Hong Kong

这就是：

Current Input
      +
ShortMemory
      ↓
Current Understanding

ShortMemory 与 Memory 的关系

第41章的 Memory 是总体记忆机制。

第42章的 ShortMemory 是其中面向当前任务的记忆层。

可以表示：

Memory
│
├── ShortMemory
│
├── LongMemory
│
├── ExperienceMemory
│
└── ...

其中本章只讨论：

ShortMemory

核心职责：

当前信息
当前场景
当前状态
临时数据
当前任务上下文

第42章核心模型

                 ShortMemory
                      │
        ┌─────────────┼─────────────┐
        ↓             ↓             ↓
 CurrentInfo     CurrentScene   CurrentState
        │             │             │
        └─────────────┼─────────────┘
                      ↓
                 TemporaryData
                      ↓
                   Lifecycle

完整运行链：

Information
    ↓
Perception
    ↓
Cognition
    ↓
Matching
    ↓
Understanding
    ↓
ShortMemory
    ↓
Current Reasoning
    ↓
Decision
    ↓
Action

任务结束：

ShortMemory
      ↓
Memory Evaluation
      ↓
 ┌────┴─────┐
 ↓          ↓
长期有用     临时信息
 ↓          ↓
Memory      Clear

因此第42章最核心的定义是：

ShortMemory 是 ICAI 在当前任务和当前场景生命周期内保存当前信息、当前对象、当前状态、上下文和临时计算结果的短期记忆机制。

它的关键作用不是“存很多东西”，而是保证：

前一步发生了什么
        ↓
当前正在处理什么
        ↓
下一步应该基于什么继续认知

从而让 ICAI 的认知过程具有连续性、上下文和当前状态。

第42章 ShortMemory

第42章 ShortMemory

42.1 短期记忆

42.2 当前信息

当前信息不是永久事实

42.3 当前场景

42.4 当前状态

当前状态会不断变化

42.5 临时数据

42.6 生命周期

42.7 短期记忆示例

输入

Perception

Cognition

Matching

Understanding

ShortMemory 写入

用户继续输入

ShortMemory 与 Memory 的关系

第42章核心模型