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治理：让记忆库自己维护自己#

治理为什么需要#

工作记忆是 AI 自己说的，质量参差。如果不筛选直接进长期记忆，几次会话就把 画像污染光。memoryd 的治理子系统做四件事：

  1. DURA 评分 —— LLM 按 4 准则打分，过线才能进 promotion 队列
  2. decay 状态机 —— 长期不用的 session 自动 dim → soft-forgotten → forgotten
  3. digest 复盘 —— 每周（默认 Mon 09:00）汇总待审 + 重复 + 即将到期 + trends
  4. audit 审计链 —— 所有写操作记 JSONL，SHA256 prev_hash 链可篡改检测
flowchart TB
    CAP[capture] --> WM[working memory<br/>session/]
    WM --> DURA{LLM DURA<br/>4 准则评分}
    DURA -->|≥ 0.6| PROM[promotions 表<br/>status=pending]
    DURA -->|< 0.6| DECAY1
    PROM --> DIG[digest 复盘]
    DIG --> APP{用户审批}
    APP -->|approve| LT[long-term memory<br/>decision/preference/<br/>fact/playbook/warning]
    APP -->|reject| DEL[丢弃]
    LT --> NEVER[永不过期]
    WM --> DECAY1{90 天没召回?}
    DECAY1 -->|是| DIM[dim]
    DECAY1 -->|否| WM
    DIM --> DECAY2{再 30 天没召回?}
    DECAY2 -->|是| SF[soft-forgotten]
    SF --> DECAY3{再 90 天没召回?}
    DECAY3 -->|是| FORG[forgotten/]
    DIM -.->|被召回| WM
    SF -.->|被召回| WM

DURA 评分#

源码：memoryd/src/memoryd/governance/analyze.py

D — Decision-worthy   有决策价值（不是闲聊摘要）
U — Useful in future  对未来有用
R — Recallable hooks  有具体可召回的钩子（人名/项目/时间）
A — Accurate          准确，不是 LLM 编出来的

每条 session 写完后，capture 自动 fork 一个 subprocess 跑 memoryd analyze-session <slug>：

# 简化流程
session = load_session(slug)
resp = llm.generate_json(
    render_dura_prompt(session.body),
    schema=DURAOutput,
)
dura_score = {"D": resp.D, "U": resp.U, "R": resp.R, "A": resp.A}
mean = sum(dura_score.values()) / 4
if mean >= 0.6:
    insert_into_promotions(slug, dura_score, proposed_type, proposed_title, ...)
update_memory_dura(slug, dura_score)

LLM 不可用（没配 API key / 网络断）就跳过，capture 不阻塞；后续可手工跑 memoryd analyze-session <slug> 重试。

decay 衰减状态机#

源码：memoryd/src/memoryd/governance/decay.py

阈值 转换
alive 90 天无召回 → dim
dim 30 天无召回 → soft-forgotten（默认 search 不返回）
soft-forgotten 90 天无召回 物理迁到 forgotten/，删 SQLite 行

被召回（search / mem_get 命中）会把状态拉回 alive 并刷新 last_recalled_at。

cron 每天 03:00 跑 memoryd decay-sweep，手动执行：

memoryd decay-sweep

仅 session 类型会衰减；decision/preference/fact/playbook/warning ttl 默认 ∞。

digest 复盘#

源码：memoryd/src/memoryd/governance/digest.py

memoryd digest             # 文本视图（默认）
memoryd digest --json      # JSON（脚本用）
memoryd digest --notify    # 同时弹原生通知 + SMTP 邮件
memoryd digest --tui       # 启动 textual 交互界面

三栏：

  • 候选提升：DURA ≥ 0.6 的 LLM 推荐 (pending promotions)
  • 重复合并：fingerprint 相同的条目对
  • TTL 到期：进 dim / soft-forgotten 的提醒

新增 trends 栏（profile 模块写入）：

=== Trends (last 7 days) ===

Top triggers:
  memory-system    27 hits
  knowledge-graph  12 hits
  identity         9 hits

Top entities (rising):
  Solid             +17 mentions
  memory-system     +45 mentions

Recent supersedes:
  preference#react → preference#solid

Recall hot:
  decision#feedback-autonomous-chinese  recalled 12 times this week

源码：memoryd/src/memoryd/profile/trends.py（render_trends_section）

审批#

memoryd digest --json      # 拿 promotion_id
memoryd promote <id>       # 批准 → 真写 decision/preference/...md 文件

promote 不只是 SQLite status=approved，还真把 proposed_body / proposed_type / proposed_triggers 写到 scopes/<hash>/<type>s/promoted-<id>-<slug>.md，含 promoted_from 字段标 source session。

合并去重#

memoryd merge --keep <good-slug> --drop <bad-slug-1> <bad-slug-2>

源码：memoryd/src/memoryd/governance/merge.py

--keep 保留，--drop 删除（连带 audit row）。被合并的条目以 audit merge 事件记录。

audit 审计链#

源码：memoryd/src/memoryd/governance/audit.py

memoryd audit                                      # 全部事件
memoryd audit --scope=<hash>                       # 按 scope
memoryd audit --since=2026-05-01T00:00:00+00:00    # 时间窗
memoryd audit --event-type=access_denied
memoryd audit --json

~/.local/share/memoryd/audit/audit.jsonl 一行一事件：

{"seq":42, "ts":"2026-05-18T22:30:12Z", "actor":"cli", "event_type":"capture",
 "scope_hash":"d8e86b48589e", "target_id":"2026-05-18-...",
 "details":"{...}",
 "prev_hash":"sha256:abc...", "this_hash":"sha256:def..."}

this_hash = sha256(prev_hash || canonical_json(this_record_without_hash))， 篡改单行会让后面所有行的链断掉。

sensitive scope 授权（gate）#

源码：memoryd/src/memoryd/governance/gate.py

任何工具（CLI / MCP / Web）读敏感作用域前必须先 gate.check_or_raise(scope_hash)。 没 grant 抛 AuthorizationRequired，调用方决定是 raise 还是返回友好降级。

memoryd grant ~/scopes/finance --duration once     # 90 秒
memoryd grant ~/scopes/finance --duration session  # 8 小时
memoryd grant ~/scopes/finance --duration task --task my-deep-work
memoryd revoke ~/scopes/finance --task my-deep-work

授权状态存 ~/.local/share/memoryd/grants/，不进同步盘。

详见 加密。

cron 编排#

memoryd setup auto-install 默认装：

  • memoryd decay-sweep —— 每日 03:00
  • memoryd digest --notify —— 每周一 09:00
  • memoryd profile rewrite-identity-weekly —— 每周日 02:00（需 LLM 配好）
  • memoryd profile generate-monthly-report —— 每月 1 日 04:00（需 LLM 配好）

详见 定时任务。

LLM provider 配置#

~/.config/memoryd/config.toml：

[llm]
provider = "anthropic"    # anthropic / openai / ollama
model    = "claude-haiku-4-5"

[llm.anthropic]
api_key_env = "ANTHROPIC_API_KEY"

[llm.openai]
api_key_env = "OPENAI_API_KEY"
base_url    = "https://api.openai.com/v1"

[llm.ollama]
base_url = "http://127.0.0.1:11434"

源码：

prompt 模板在 memoryd/src/memoryd/llm/prompts/：

  • extract_entities.py —— 实体抽取
  • judge_supersedes.py —— supersede 判定
  • rewrite_identity.py —— weekly identity 重写
  • profile_change_report.py —— 月度变化报告

老的 DURA prompt 在 memoryd/src/memoryd/prompts/dura_extract.txt（Plan 3 遗留）。