每日工作计划能力应沉淀为 Skill 还是长期记忆来持久化?
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考查重点:规划方法、偏好与当日状态。每日规划方法与工具步骤放Skill,用户稳定偏好放长期记忆,当天任务进度放持久任务状态;三类互相引用,避免把流程当事实记忆堆积
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参考答案
核心回答
每日规划的方法应沉淀为 Skill,稳定的用户偏好可进入长期记忆,当天任务与进度则保存为任务状态。 三者都能持久化,但用途和更新频率不同,不能只按“下次还用不用”来二选一。
- Skill 保存怎么做:先读取日程和待办,再处理截止时间、优先级与时间冲突,最后按固定格式输出计划。
- 长期记忆保存对谁做、长期遵循什么:例如用户时区、常用工作时段;记录适用范围,允许用户修改。
- 任务状态保存今天做到哪:具体日期的会议、待办、已完成项和待确认事项,应以任务或日历系统为准,也可保存成带日期的计划文件。
每天执行时,先加载规划 Skill,再带入适用偏好和最新任务数据。这样流程可以复用,昨天的待办也不会被误当成今天仍有效的事实。
为什么不把每日计划全部放进一个地方?
Skill 适合维护稳定的步骤、工具使用规则和输出模板。例如“先锁定固定会议,再安排有截止时间的任务,剩余时间处理可选项”,可以反复使用;当天有哪些会议则要每次读取。如果把两者写在同一份 Skill 中,每天都要改能力说明,还容易带入过期日程。
长期记忆也不适合堆积每天的完整计划。它更适合少量、长期有用且有适用范围的信息。“我通常上午处理需要专注的工作”可以作为规划偏好;“今天上午有事,全部安排到下午”只影响当天。用户明确更改长期习惯时,再更新对应偏好,避免同时保留互相冲突的版本。
从概念上看,Skill 也可视为一种程序性记忆;工程上把它独立成能力包,是为了按任务加载、维护流程版本和附带资源。保存了 Skill 只代表流程可复用,定时触发仍由调度机制负责,真实日程的读写仍由工具完成。
Hermes AgentPython
在 Hermes Agent 中,每日规划同样应拆成规划 Skill、通用用户记忆和当天状态。它已有 Skill 按需读取、持久记忆和会话历史能力;每日计划可以利用这些机制组织,无需把一整天的待办都塞进全局记忆。
规划步骤与任务专属偏好放在 Skill
例如可以将“读取最新日程和待办、识别固定时间与截止日期、安排任务、输出冲突和待确认项”写入一个每日规划 Skill;只在规划任务使用的排序偏好、模板和任务系统使用说明也放在其中。这里描述的是 Skill 的编排方式,不是一个已内置的日程业务模块。
Hermes 先提供技能名称和描述,执行相关任务时通过 skill_view(name) 读取完整 SKILL.md,需要额外说明时再读取其目录内的参考文件。创建或修正规划方法可使用 skill_manage 的 create、patch 等操作;应按工具返回的状态确认修改是否已经生效。这样修改办理方法与更新当天计划各有入口。按需加载说明、读取实现、管理入口。
全局记忆只留跨任务通用的信息
当前实现把记忆保存在所选 profile 的 memories/ 中:USER.md 保存用户档案、偏好与风格,MEMORY.md 保存助手笔记、环境事实和通用约定。memory 工具支持 add、patch、remove。
这一版本的工具说明还进一步收紧了范围:全局记忆用于不依赖具体任务、每次会话都可能需要的信息。因此,用户时区、通用沟通语言可以进入 USER.md;“每日计划只展示三个最重要任务”这类只服务规划工作的偏好,应随对应 Skill 加载。当天待办、完成日志和临时进度不写入这两个全局文件。记忆工具的范围与目标定义。
当天状态读最新来源,区分保存与提示更新
一次规划可以按这样的顺序完成:加载规划 Skill,读取当前日程和待办,结合通用用户信息生成当天计划;用户说“第二项已完成”,就更新对应任务或当天计划产物。下次继续规划时,再读取最新状态,而不是从旧偏好或昨天的回答推断任务是否完成。
还要区分记忆文件与模型当前看到的记忆:load_from_disk() 在加载时生成提示快照,format_for_system_prompt() 返回该快照。记忆写入存储不会立即重刷提示;上下文压缩后,invalidate_system_prompt() 会重新从磁盘加载记忆并清理提示缓存,后续重建时带入更新。 新会话也会重新加载。因此当轮使用刚改的内容,应依据用户当前指令和工具返回结果,不必等待提示刷新。这是在更新时效与提示前缀复用之间的取舍。加载与快照实现、快照读取、压缩后的重新加载。
对应教程
- 27-Skills技能与AI编程工具实践:回看可复用流程、工具动作与记忆的职责区别,以及 Skill 的目录组织和按需加载;Hermes 的记忆范围与冻结快照按上述具体实现展开。
参考资料
- 国内:JavaGuide:Agent Memory:采用事实、经验和工作记忆的区分,说明用户偏好、规划方法与任务进度为何需要分别维护。
- 国内:JavaGuide:Agent Skills:采用 Skill 规定任务流程、工具负责实际动作的划分,说明保存规划步骤不等于已经读写日程。
- 国内:zero2Agent:记忆与上下文:采用待办、已完成步骤和中间结果属于任务状态的解释,区分每日进度与跨会话偏好。
- 国内:WeThinkIn:Agent记忆与上下文工程高频考点:采用稳定偏好、当次要求与待确认状态的对比,解释临时调整不应直接覆盖长期设定。
- 国外:Agent Skills:Specification:依据技能正文、参考文件和可选脚本的职责,组织每日规划的方法、模板与按需资料。
- 国外:LangChain:Memory overview:采用会话状态、跨会话记忆与程序性记忆的概念区分,解释 Skill 可以承载可复用方法,同时与动态事实分别管理。
相关面经
1 篇猎豹移动
全栈开发工程师(Agent)对于“每日自动分析并编排工作计划”的需求,应将能力沉淀为Skill还是长期记忆以实现持久化?
