一种面向任务智能体的分层记忆管理与主动干预方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明涉及人工智能体及计算机记忆管理，特别涉及一种面向任务智能体的分层记忆管理与主动干预方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、长时程智能体在执行多步骤任务时，会持续产生任务要求、环境信息、失败记录、问题诊断和未完成事项。随着交互轨迹增长，这些决策相关信息可能逐渐被后续内容掩盖，虽然仍存在于历史上下文中，却无法在关键决策时继续影响智能体行为。这种现象导致智能体在长任务执行过程中容易遗忘细粒度约束、重复同类失败操作，或者在提交交付物时缺少对任务要求的直接验证，从而造成交付缺陷和执行效率下降。

2、与本发明较为接近的方案是论文《remember when it matters: proactivememory agent for long-horizon agents》（2026年7月9日公开于arxiv预印本平台，编号arxiv:2607.08716）。该论文将上述问题称为“行为状态衰减”，并提出在主智能体之外设置独立的辅助agent。辅助agent根据近期运行轨迹维护由任务状态、知识和程序性经验组成的结构化记忆库，并判断是否向主智能体注入与记忆相关的提示，或者保持沉默。该模块无需修改主智能体本身，可作为外挂组件接入现有智能体执行框架。该方案证明了“主动选择干预时机”优于始终注入或被动暴露全部记忆。

3、然而，该现有方案的记忆维护和干预判断主要由辅助agent模型完成，尚存在以下不足：其一，记忆操作采用固定周期触发，无论当前是否出现重要约束、故障、验证或遗忘风险，都会按固定步骤运行，产生不必要的模型调用、token消耗和执行延迟；其二，记忆维护与干预判断耦合，每次触发通常同时执行记忆维护和是否做信息干预的判断；其三，缺少明确的触发依据，是否保存或注入主要依赖辅助agent对近期轨迹的自由判断，没有基于报错、重复失败、来源缺失、验收缺口等具体事件进行门控，容易出现误触发和漏触发；其四，缺少问题生命周期管理，不能持续区分问题是刚出现、等待证据、正在修复还是已经解决，因此可能重复保存同一问题，或者在问题解决后继续注入相关记忆；其五，会话记忆与跨会话记忆未分层，当前任务的临时状态、局部事实和可跨任务复用的经验缺少不同的写入门槛，容易使一次性任务信息进入长期记忆并影响后续任务，未验证经验可能被过早保存为程序性经验；其六，检索命中与最终干预缺少独立门禁，找到相关记忆并不代表该记忆对当前计划具有新增价值；其七，记忆缺少完整的证据追踪，记忆与原始事件、来源步骤、后续验证结果之间缺少稳定关联，不利于去重、修订、审计以及判断经验是否形成完整闭环。

4、因此，本领域的技术人员致力于开发一种能够根据智能体运行过程中出现的具体事件准确确定记忆构建和记忆检索的触发时机、将记忆维护、记忆检索和干预主智能体拆分为相互独立的决策过程、并对工作记忆与长期记忆进行分层管理的面向任务智能体的分层记忆管理与主动干预方法、系统、设备及存储介质。

技术实现思路

1、有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是：如何面向任务智能体提供一种基于运行事件触发的分层记忆管理与主动干预机制，在保持原有主智能体执行能力和运行接口不变、记忆模块异常时主任务仍可继续执行的前提下，准确确定记忆构建和记忆检索的触发时机，将记忆维护、记忆检索和干预主智能体拆分为相互独立的决策过程，区分工作记忆与长期记忆，基于“发生错误—验证成功”的完整证据闭环保存可复用经验，并结合主智能体当前计划、可观察证据和问题状态判断所检索记忆的决策价值，从而实现记忆的追踪、去重、更新和按需注入。

2、为实现上述目的，本发明第一方面提供一种面向任务智能体的分层记忆管理与主动干预方法，所述方法应用于在执行任务的主智能体之外设置的记忆处理系统，所述方法包括以下步骤：

3、s1：在主智能体首次执行操作前，由任务要求生成单元从任务描述中提取任务要求，构建任务画像，并将当前任务要求写入工作记忆；

4、s2：主智能体每完成一个步骤，由运行事件采集单元采集主智能体的运行事件，并按来源分别保存处理；

5、s3：由问题状态管理单元将当前事件与历史问题关联，形成问题证据，并对需要结合语义判断的事件进行语义确认，管理问题的生命周期状态；

6、s4：由触发判断单元根据问题状态生成记忆构建请求或记忆检索请求；

7、s5：当满足触发条件时，由工作记忆管理单元和长期记忆管理单元从工作记忆和长期记忆中检索候选记忆；

8、s6：由干预决策单元将候选记忆、当前证据和主智能体当前计划进行比较，决定向主智能体注入记忆或保持沉默。

9、优选地，所述步骤s1中，从任务描述中提取交付物、约束、禁止事项和验收标准，为每项任务要求保留原文来源及直接验证条件；其中，仅明确适用于后续任务的规则才生成具有适用范围的长期记忆候选。

10、优选地，所述步骤s2中，从主智能体取得任务描述、工具返回结果、命令退出状态、错误信息、主智能体对结果的分析、下一步计划以及交付物信息，并按任务原文、工具输出、分析、计划和评价的来源分别保存处理。

11、优选地，所述步骤s3中，对客观事件直接形成问题证据，对需要结合语义判断的事件先生成问题候选再进行语义确认；确认的问题依次处于已观察、等待证据、可处理、修复中、已验证解决或关闭的生命周期状态，并通过证据指纹判断证据是否实质变化，证据指纹未变化时不因步骤增加而重复触发。

12、优选地，所述步骤s4中，明确且跨步骤有效的任务约束以及已经确认并影响后续步骤的事实进入工作记忆，临时状态、当前可见输出和未验证猜测不构建长期记忆；故障恢复经验以首次失败为起点，仅在主智能体随后采用实质不同的策略并通过直接结果确认该策略解决了原问题时才构建程序性记忆。

13、优选地，所述步骤s5中，当满足以下任一触发条件时生成记忆检索请求：

14、（1）当前计划与失败证据矛盾；

15、（2）主智能体准备重复同类失败；

16、（3）交付要求缺少直接验证；

17、（4）当前结果存在来源和映射风险；

18、工作记忆从当前任务的要求、状态、知识和程序性经验中检索，长期记忆根据当前任务、问题证据和计划生成查询并召回候选记忆，且排除当前任务自身产生的记录。

19、优选地，所述步骤s6中，在主智能体尚未识别错误、准备重复失败策略或提交前仍有任务要求缺少直接证据时，选择相关记忆进行注入；在主智能体已经采用正确方案并正在验证、问题已经解决或候选记忆不能为当前决策提供新信息时，保持沉默。

20、优选地，所述步骤s2中由运行事件采集单元执行，所述运行事件采集单元从主智能体取得任务描述、工具输出、错误、分析和计划；所述步骤s3中由问题状态管理单元执行，所述问题状态管理单元将当前事件与历史问题关联；所述步骤s4中由触发判断单元执行，所述触发判断单元根据问题状态生成记忆构建请求或检索请求，记忆的存取操作由工作记忆管理单元和长期记忆管理单元执行；所述步骤s6中由干预决策单元执行，所述干预决策单元根据候选记忆和当前计划决定是否向主智能体提供记忆。

21、优选地，每条问题记录至少包括问题标识、问题类型、关联对象、生命周期状态、证据、证据指纹和待验证属性；每条记忆至少包括记忆类型、内容、适用范围、来源事件、来源步骤、验证证据和成功判据。

22、优选地，所述步骤s3中，对于非零退出状态、文件不存在之类的客观事件直接形成问题证据；对于来源不可靠、映射偏差或验收不足之类需要结合语义判断的事件，先生成问题候选，再通过规则、分类模型或语言模型确认，确认失败或证据不足时不建立问题也不执行记忆操作。

23、优选地，所述步骤s3中，所述证据指纹通过对问题证据的关键要素进行规范化提取与哈希计算生成，用于标识同一问题的证据是否发生实质变化；当新采集事件的证据指纹与既有问题记录的证据指纹一致时，判定证据未发生实质变化，不因步骤数量增加而重复生成记忆构建请求或检索请求；当证据指纹发生变化时，更新问题记录的证据并重新进入相应的生命周期状态处理。

24、优选地，所述步骤s4中，程序性记忆的内容包括失败条件、无效策略、纠正策略、验证动作、成功判据和适用范围；仅有错误或修复计划不能形成该类程序性记忆；任务结束后，如果奖励或评价结果表明主智能体采用的验证方式不能证明实际要求，则构建独立的纠正记忆，该纠正记忆与运行期故障恢复记忆分别形成。

25、优选地，同一已验证事件同时生成工作记忆和长期记忆：工作记忆保留当前任务对象和执行状态；长期记忆删除具体任务名称、文件名和临时环境信息，仅保留可复用的触发条件、解决原则、成功判据和适用范围；两者共享来源事件和来源步骤标识，长期记忆不是工作记忆的直接复制。

26、优选地，所述步骤s5中，长期记忆保存在跨会话数据库中，不在新任务开始时全部载入主智能体上下文；发生长期记忆检索触发后，系统根据当前任务、问题证据和计划生成查询，召回相似记录，排除当前任务自身记录，再通过相关性重排和阈值过滤取得候选记忆；检索采用向量、关键词、知识图谱或混合方式，重排采用专用模型、规则评分或语言模型评分。

27、优选地，所述步骤s6中，注入内容包括当前可观察证据、一个建议动作和对应成功判据；主智能体的完成声明、计划中的检查、文件存在或文件可打开，不能代替与具体任务要求对应的直接完成证据；多个检索条件同时命中时分别判断，去除重复候选后合并为一次注入。

28、优选地，同一步骤同时满足维护和检索条件时，先更新问题状态并执行记忆构建或修订，再从更新后的记忆中检索候选，最后判断是否注入；仅命中构建条件时不执行干预判断，仅命中检索条件时不构建新记忆；记忆构建和记忆注入本身均不能证明问题解决，只有后续直接验证结果才能将问题关闭。

29、优选地，所述方法还包括异常处理步骤：长期记忆数据库、向量服务或重排服务运行失败时，本次长期记忆操作失败关闭，主智能体继续执行任务，系统不使用未经重排的候选作为替代结果；配置缺失或向量维度不匹配的启动错误则在任务开始前终止。

30、本发明第二方面提供了一种面向任务智能体的分层记忆管理与主动干预系统，所述系统设置在执行任务的主智能体之外，所述系统包括：

31、任务要求生成单元，用于在主智能体首次执行操作前，从任务描述中提取任务要求，构建任务画像，并将当前任务要求写入工作记忆；

32、运行事件采集单元，用于采集主智能体的运行事件，并按来源分别保存处理；

33、问题状态管理单元，用于将当前事件与历史问题关联，形成问题证据，并对需要结合语义判断的事件进行语义确认，管理问题的生命周期状态；

34、触发判断单元，用于根据问题状态生成记忆构建请求或记忆检索请求；

35、工作记忆管理单元，用于管理工作记忆的存取，在检索触发时从工作记忆中检索候选记忆；

36、长期记忆管理单元，用于管理长期记忆的存取，在检索触发时从长期记忆中检索候选记忆；

37、干预决策单元，用于将候选记忆、当前证据和主智能体当前计划进行比较，决定向主智能体注入记忆或保持沉默。

38、优选地，所述任务要求生成单元从任务描述中提取交付物、约束、禁止事项和验收标准，为每项任务要求保留原文来源及直接验证条件，且仅明确适用于后续任务的规则才生成具有适用范围的长期记忆候选。

39、优选地，所述运行事件采集单元从主智能体取得任务描述、工具返回结果、命令退出状态、错误信息、主智能体对结果的分析、下一步计划以及交付物信息，并按任务原文、工具输出、分析、计划和评价的来源分别保存处理。

40、优选地，所述问题状态管理单元对客观事件直接形成问题证据，对需要结合语义判断的事件先生成问题候选再进行语义确认，管理问题的已观察、等待证据、可处理、修复中、已验证解决或关闭的生命周期状态，并通过证据指纹判断证据是否实质变化，证据指纹未变化时不因步骤增加而重复触发。

41、优选地，所述触发判断单元中，明确且跨步骤有效的任务约束以及已经确认并影响后续步骤的事实进入工作记忆，临时状态、当前可见输出和未验证猜测不构建长期记忆，故障恢复经验以首次失败为起点，仅在主智能体随后采用实质不同的策略并通过直接结果确认该策略解决了原问题时才构建程序性记忆。

42、优选地，所述长期记忆管理单元在检索触发时根据当前任务、问题证据和计划生成查询并召回候选记忆，且排除当前任务自身产生的记录。

43、优选地，所述干预决策单元在主智能体尚未识别错误、准备重复失败策略或提交前仍有任务要求缺少直接证据时，选择相关记忆向主智能体注入，在主智能体已经采用正确方案并正在验证、问题已经解决或候选记忆不能为当前决策提供新信息时，保持沉默。

44、本发明第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述的面向任务智能体的分层记忆管理与主动干预方法。

45、本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的面向任务智能体的分层记忆管理与主动干预方法。

46、与现有技术相比，本发明具有以下有益技术效果：

47、（1）本发明根据错误、验证、来源、任务状态等可观察证据触发记忆操作，而不是在每个步骤或固定间隔调用记忆模型。因此，在主智能体运行正常、当前信息无需保存或不存在决策风险时，可以直接保持沉默，减少模型调用次数、输入输出token消耗、接口费用和额外等待时间。

48、（2）本发明利用问题生命周期和证据变化判断记忆时机，故障经验只有在形成“原始失败、策略改变、直接验证成功”的完整闭环后才允许保存，未验证猜测、临时状态和单次错误不会直接进入长期记忆；同时，工作记忆和长期记忆采用不同的写入条件和表达方式，工作记忆保留当前任务的具体对象和进度，长期记忆仅保存经验证、去任务化且具有明确适用范围的经验，从而降低错误经验和噪声信息对后续任务的影响，避免将临时文件、当前进度和任务特有信息传播到其他任务。

49、（3）本发明将检索触发与记忆注入分开处理，检索命中后还要结合主智能体当前计划和问题状态判断候选记忆是否具有新增决策价值，当主智能体已经采取正确措施、正在验证或问题已经解决时系统保持沉默；证据指纹和问题状态还能防止相同证据在连续步骤中反复触发。

50、（4）本发明系统在任务开始时将交付要求转换为可分别跟踪的任务要求，并记录对应的直接验证条件；提交前，完成声明、文件存在或文件可打开不能自动替代真实验收证据，有助于减少因遗忘细粒度约束或采用错误验证方式造成的交付缺陷。

51、（5）本发明长期记忆保存在独立的跨会话存储中，不在任务开始时全部加载，只有出现检索触发时系统才执行候选召回、相关性重排和阈值过滤，能够在长期记忆规模增长时控制上下文长度和候选数量；工作记忆和长期记忆通过来源事件、来源步骤和触发原因建立关联，系统能够回溯某条记忆为何生成、依据什么证据、何时被检索以及是否实际注入；主动触发、工作记忆和长期记忆可以分别启用，相关服务运行失败时可以关闭本次记忆操作而不阻断主智能体执行，降低了现有智能体接入主动记忆能力的改造风险。

52、（6）本发明通过将记忆检索触发与最终记忆注入分离为两个独立决策过程，避免了检索命中后的无条件注入，防止在主智能体已自行采取正确方案并处于验证阶段时产生与当前计划冲突的错误干预；通过基于问题生命周期状态与证据指纹的重复触发抑制机制，避免同一问题的相同证据在连续多个步骤中反复触发记忆构建与检索操作，控制记忆条目膨胀和模型调用次数随任务时长的增长；通过程序性记忆构建的严格三条件，防止未经直接结果确认的猜测性方案进入长期记忆并在后续任务中被检索和注入，避免错误经验固化和长期记忆污染。上述三个机制在触发、抑制与构建三个环节系统性组合，共同保证了记忆操作的有效性和长期记忆库的质量。

53、以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。