你说“以后回答我简短一点”，希望下次不用重说。你今天说“有点累”，却未必希望它永久成为对你的判断。
个人助手需要记忆，也需要知道哪些内容值得留下、依据从哪里来，以及用户改口时怎样处理。与海把持久记忆作为一类独立数据管理，并让三种 Agent 复用同一账号的有效记忆。
记忆从哪里来
适合长期保存的内容包括稳定偏好、长期事实，以及明确要求“记住”的信息。写入需要引用当前用户输入中的原文，并由服务端记录来源。
临时情绪、引用他人的话、从图片推测的身份或凭据，不应被当成个人长期事实。敏感事实需要用户明确要求。饮食、日程和支出继续写进业务记录，不能用一条模糊记忆替代可查询的事实。
来源校验能够证明文字来自哪次输入，但无法独立证明模型理解正确。因此，误记和漏记仍然可能发生，更正机制是这条链路的一部分。
每次对话不必携带全部细节
新一轮对话先获得简短的记忆分类索引和有效版本，需要具体事实时再通过工具读取。这样可以控制上下文体积，也让助手区分当前有效信息与旧对话里出现过的描述。
例如，过去你偏好早上运动，后来明确改成晚上。后续任务应读取更新后的记忆，而不是因为旧摘要里还有“早上运动”就恢复旧偏好。
更正和删除如何避免旧值回来
记忆修改带有版本信息。两个任务同时从旧版本开始修改时，服务端不会让后提交的旧表单直接覆盖已经更新的内容，而是拒绝过时写入，要求重新读取。
删除也会推进版本，使旧请求不能把已经删除的条目重新写回来。阶段性信息还可以有到期时间；过期后不再作为有效记忆提供。
这是一套数据管理机制，不是保证模型永不出错的承诺。正在执行的任务可能已经读过旧内容，更新记忆也不会撤销已完成的操作。
记忆、历史和摘要各自保存什么
聊天历史保存交流过程；摘要帮助长对话在有限上下文中继续；持久记忆保存筛选后的个人事实与偏好；业务记录保存发生过的事情。
摘要可能丢细节，记忆不覆盖全部历史。问“上个月一共花了多少”时，应查询账本；问“我希望你怎样回答”时，适合读取交流偏好。
删除记忆不会自动删除它曾经出现过的聊天或业务记录。后续任务应使用当前有效信息，而不同数据的删除范围需要分别处理。
你可以怎样表达
可以直接说“记住，我希望回答简短一些”，或者“更正一下，接下来一个月我晚上才有空”。当某件事已经结束，也可以明确要求不再保留相关偏好或背景。
比起笼统宣称 AI 会越来越懂你，我们更关心可核对的变化：它是否引用了正确来源，是否接受了更正，以及后续任务是否使用当前信息。