大模型的memory 建模

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RooFlow 项目路径：https://github.com/GreatScottyMac/RooFlow

结构化prompt 的信息，将思维链路中的决策放入prompt 中，从而动态的管理prompt的生成策略。

每一个模式都会有相应的基于记忆的prompt前缀管理， 记忆前缀告诉大模型记忆的获取方式，以及记忆的标识。在完成响应的执行操作时候，可以异步的更新记忆的信息到响应的 memory bank 中，同时这个记忆库可以基于prompt 的更新策略。偏向于执行的agent 而不是 偏向于 上下文进行知识总结的， 往往还需要告诉模型任务执行的方式，这种方式的prompt 组织就基于cot 的方式进行组织。

memory 的建模

在RooFlow中，记忆的信息落盘到响应的文件中：
activeContext.md 跟踪当前回话的上下文：最近的更改、当前的目标和未解决的问题
decisionLog.md 记录架构和实施决策，包括上下文、决策、基本原理和事实详细信息
productContext.md 提供项目的高级概述，包括其目标，功能和整体体系结构
progress.md 跟踪任务进度，包括已经完成的工作、当前任务和后续步骤。使用任务列表格式

memory 更新