Memory 与学习

Zuno 用三种不同形式保存可复用信息。它们的复核和删除规则不同；把它们当成一个存储，容易 批准错误的内容。

类型	保存什么	出现在哪里	谁能应用
常驻 Memory	一条简短的全局偏好或项目规则	稳定的 memory.global、memory.project Prompt section	经过复核或 policy 批准的 MemoryCandidate
Experience	一次结果、纠正、失败或已验证流程的证据	检索得到的 learning.experiences section 与 /learn	Learning 服务写入证据，不直接修改 Memory
Skill candidate	带完整 SKILL.md、diff 与证据的可复用方法提案	/learn 复核状态	用户复核且离线 evaluation 通过后才能应用

未解决问题可以作为 Experience 保存，但不能成为 Memory、模式证据或 Skill evaluation 证据。

查看当前状态

TUI 提供四个原生命令：

命令	用途
/memory	查看常驻条目，批准、编辑、拒绝、移除或撤销 Memory candidate
/memories	设置当前 Session 是否使用 Memory、是否允许生成学习
/learn	查看 Experience、反馈、模式、evaluation run 与 Skill candidate
/reflect [turn|session]	立即运行无工具权限的 extractor，不等待后台 eligibility

运行 /learn help 查看完整 action：

/learn
/learn remember <stable fact, preference, or project rule>
/learn issue <unresolved issue>
/learn solved <experience-id> <resolution>
/learn forget <experience-id>
/learn promote <experience-id>
/learn feedback <assistant-message-id> positive|negative <expected-revision> [note]
/learn pattern-promote|pattern-reject <pattern-id>
/learn skill-review|skill-apply|skill-reject|skill-undo <candidate-id>

HTTP projection 是 GET /api/session/{sessionID}/learning。ACP 在 _meta.zuno.learning 发布同一状态。它们只是持久存储的视图；关闭生成不会让已有记录不可读。

Session policy

全局配置决定能力上限。每个 Session 在 materialize 时冻结一份带 revision 的 policy：

字段	含义
use_memories	在后续 Prompt 中加入常驻 Memory 与自动检索的 Experience
generation=enabled	允许显式与自动学习
generation=disabled	停止新提取，保留已有 Memory 与 Experience
generation=excluded	不符合条件时的 fail-closed 状态；同一 Session 不能重新启用生成

/memories 修改当前 Session policy。关闭使用只影响后续 Prompt 组装，不删除文件、Experience、 candidate 或审计记录。配置默认值之后发生变化，也不会重写已有 Session。

HTTP client 通过 GET|PUT /api/session/{sessionID}/memory-policy 读写 policy。更新必须带 expectedRevision；revision 过期返回 409。Client 只能请求 enabled 或 disabled， excluded 由宿主设置。

启用 learning.post_turn.disable_on_external_context 后，如果已完成回合使用了成功的 Web 或 MCP 结果，该 Session 会进入 excluded。Zuno 按持久工具元数据判断，不扫描 transcript 文本。

提议并复核常驻 Memory

模型可见的 mutation 工具是 memory_propose。它接受：

• target：global 或 project；
• action：add、replace 或 remove；
• add/replace 使用的完整 content；
• replace/remove 使用的唯一 old_text locator；
• 可长期复用的 reason 与 confidence。

工具只创建可审计的 MemoryCandidate，不能直接写常驻文件。校验会拒绝格式错误或有歧义的 操作、超出容量的结果、Prompt injection 模式、已知凭据字面量、不可读文件，以及与已复核版本 不一致的外部漂移。临时环境故障、未解决猜测、秘密和任务过程叙述都不应写入 Memory。

默认 promotion policy 是 review。另外两种 policy 改变有效提案的应用时机：

memory.promotion	行为
review	所有提案留给用户复核
high_confidence	应用达到 memory.auto_confidence 的提案，其余保留
automatic	应用所有通过同一校验与安全检查的提案

memory.auto_confidence 默认 0.9。Learning 生成的提案始终使用更窄规则：只有 confidence >= 0.9 的 project Memory 可以自动应用。Global 或低 confidence 提案仍保持 pending。

Apply 与 undo 恢复

修改文件前，Zuno 先保存精确的 before/after 条目列表，再把 candidate 设为 applying。 常驻文件原子替换后，状态变为 applied。Undo 同样经过 undoing 与 undone。

进程中断后，启动恢复会把当前文件与两个 snapshot 比较：

• 与 after 相同，证明 apply 已完成；
• 与 before 相同，证明没有完成；
• 任何第三种状态都标记为 uncertain。

恢复分支不会机械重放文件 mutation。先检查 uncertain candidate 与常驻文件，再决定保留哪一版。 外部修改不会被覆盖。

记录与检索 Experience

Learning 默认启用。learning.enabled 是总上限；其下的 learning.use 与 learning.generate 可以独立控制。因此项目可以在不启动 extractor 的情况下检索旧证据， 也可以记录新证据但不放进前台 Prompt。

已完成回合至少包含一项工具调用、产物、错误恢复、显式纠正或反馈时，才符合自动提取条件。 默认 scheduler 等待六小时空闲，每 60 秒轮询一次，每次唤醒最多领取两个 job。Job identity 是 (session_id, source_message_id, extractor_version)，重试和重启不会产生第二批记录。

/reflect turn 选择最近完成的 assistant 回合；/reflect session 使用持久 Session transcript。 手工 reflection 会立即到期，但仍遵守 Session generation policy 与 external-context 规则。

Extractor：

• 优先使用 learning.extractor_model；未配置时使用当前 Provider 可达的 small_model，再使用 Session model；
• 接收脱敏重放与 structured response schema；
• 没有工具、网络、文件系统 authority 或前台 Session identity；
• 持久化精确请求与终态；
• 一个持久 job 最多尝试三次。

Settlement 在一个 transaction 中保存可接受的 Experience 与 evidence。某一项含有无法解析成 模型可见文本的编码时，只拒绝该项，不丢弃同批干净条目；job 结果用 refusedItems 记录原因。

自动检索优先当前 project，默认最多五条，渲染后 context budget 为 1,200 token。每条插入项都 携带持久 id、source、内容与 digest，精确 section 会写入 Prompt receipt。最小匹配也装不下时， Zuno 不插入记录，并发送 learning.retrieval_skipped，说明所需与配置 token 数。

需要更深的显式搜索时，使用只读 experience_search 工具：

experience_search(query: "sqlite migration preserved messages", limit: 10)

进入 FTS5 前，搜索输入会被引用并限长，因此标点和 FTS operator 仍是数据，不会成为查询语法。

把重复证据变成 Skill

后台 pattern miner 对可 promotion 的 project Experience 分组。默认至少需要三条新记录和三个 独立 Session，才会自动创建 project Skill candidate。跨项目聚合要求同一已 promotion 模式至少 出现在两个项目中。显式 /learn promote <experience-id> 可以创建单证据 project pattern， 但不能绕过 review 或 evaluation。

Skill candidate 包含完整提议文件、unified diff、learned rule、Experience id、source identity 与 digest、目标路径及操作。内置或只读 Skill 永远不会被覆盖；Zuno 会提议一个名称不同的 project companion。

安全流程刻意拆开：

1. /learn skill-review <candidate-id> 启动不可变的离线 cassette suite。
2. Baseline 与 candidate 使用相同模型、toolset digest、budget、temperature、seed 和已记录工具响应。
3. 只有引用的失败得到修复、保护用例没有 critical regression、加权指标不下降时才通过。
4. 通过只把 candidate 设为 approved，不会写文件。
5. /learn skill-apply <candidate-id> 另行执行带 digest 检查的 apply。

Source 漂移会把 candidate 设为 stale。Apply 与 undo 保存 before/after snapshot；重启时只分类 文件系统现状，不重放不确定副作用。已应用 candidate 用 skill-undo，不需要的用 skill-reject。

反馈、遗忘与保留

反馈只指向已持久化的 assistant Message，并要求 expected revision。Revision 0 表示此前不能 已有反馈；之后每次写入必须匹配当前 revision。过期写入返回 conflict，不覆盖较新的意见。

/learn forget <experience-id> 把证据标记为 forgotten。移除 source evidence 不会静默删除已应用 Memory 或 Skill。Zuno 创建待复核的 inverse/revocation candidate，并保留审计所需证据。

Transcript retention 删除对话时，会移除 Session-owned feedback 与待处理 learning job。 Project Experience、Memory、pattern、evaluation result 与 Skill candidate 默认继续保留，除非用户 显式选择清理派生学习。执行破坏性维护前阅读 Session 保留。

配置入口

精确字段与默认值见配置项参考。下面的最小覆盖把使用与 生成分开：

{
  "memory": {
    "promotion": "review"
  },
  "learning": {
    "use": true,
    "generate": false
  }
}

已退役的 memory.reflection 与 memory.nudge_interval 会被拒绝。Post-turn 提取属于 learning。

相关页面

• Goal、Plan 与 Todo
• 工具
• Session 与回合
• 常驻 Memory 设计（英文）
• 用户学习闭环设计（英文）