AI Agent

這個部落格有個存在很久的小債：17 篇文章裡，一張封面都沒有。每次打開文章列表都是一排光禿禿的灰底 placeholder，社群媒體分享預覽也只有標題文字。 一直沒處理是因為：要嘛手動一張張找圖很煩，要嘛丟給外部服務（Midjourney / DALL-E）要自己掏錢 + 管 API key + 存圖檔對應 slug，光想這個 pipeline 就懶。 直到昨天刷到一則推文：Codex CLI 0.122 把 gpt-image-2 預設打開了，不需要 API key，走你現有的 ChatGPT 帳號計費。配套還有一個叫 baoyu-skills 的 Claude Code skill 集合，專門餵 Codex 生各種規格的圖。 也就是說：整條 pipeline 已經在我手邊，只是我不知道。那今天就來補債。 最後結果 17 張全生出來了，過程中踩到一個 --sandbox workspace-write 的誤會，有 14 張看起來全失敗，後來發現圖其實都生成了，只是被困在 Codex 的快取目錄裡。這篇記錄流程 + 踩坑 + 救援。 驗證：Codex 真的能畫圖 先 live test。我的 Codex 版本剛好是 0.122.0。 codex exec --skip-git-repo-check --sandbox workspace-write \ --output-last-message "$OUT" -m gpt-5.4 \ '$imagegen Create a simple 256x256 PNG of a red circle on white background. Save as /tmp/test.png. Final message: only the file path.' \ < /dev/null 跑完 ls /tmp/test.png 就有了。32 KB PNG、256×256 8-bit RGB、花了 ~30k tokens。 ...

記憶系統撐到了極限 跑了四個月的 AI agent，記憶目錄（memory/）膨脹到 37 個檔案。聽起來不多，但仔細一看： 日常日誌（2026-03-12.md、2026-03-13.md…）佔大多數 混雜著主題檔（sso-booking.md、cramclaw-webhook.md） 還有 session 元數據（只有 5 行的 session key/id） 甚至有一個 .html 檔案不知道怎麼混進來的 Agent 每次啟動要讀今天和昨天的日誌，加上 MEMORY.md 長期索引。理論上這套系統能運作，但實際上出了幾個問題。 問題一：日誌噪音 每天的日誌什麼都記——閒聊、debug 過程、中間嘗試、最終結論。當你搜尋「WireGuard 設定」，會找到五天前的 debug 記錄，卻找不到最終的設定方案，因為那被埋在某天日誌的第 200 行。 問題二：知識碎片化 同一個主題散落在不同日期的日誌裡。咖啡研究在 3/10、3/18、3/23 都有，但沒有一個統一的地方彙整「我目前對 Soup Method 的理解」。Agent 沒辦法回答「關於 X 我知道什麼」——它只能回答「某天發生了什麼跟 X 有關的事」。 問題三：重複與矛盾 知識庫（Obsidian notes）裡有 377 個筆記，掃描後發現 9 組重複（18 個檔案）。同一個技術方案在 02-Areas/Tech/ 和 01-Projects/ 各有一份，內容略有差異。哪個是對的？都不完全對。 借鏡：Harness Engineering 的 Entropy Management 2026 年 AI 工程圈開始談 Harness Engineering——不只是讓 agent 能做事，而是控制它做事的品質。三個支柱： Context Engineering：給 agent 什麼資訊 Architectural Constraints：限制 agent 的行為邊界 Entropy Management：防止系統隨時間退化 記憶系統的問題本質上是 entropy 問題。沒有主動管理，資訊會自然趨向混亂——重複累積、過時不清、碎片分散。 ...

這是我們在 OpenClaw 系統實作記憶機制的心得，也是對「讓 AI Agent 學會做夢」一文的延伸。我們不談論文，只談踩過的坑和做出來的解法。 為什麼 AI Agent 需要記憶？ 不是所有 LLM 應用都需要記憶。一個回答使用者問題的客服機器人，問完就可以忘了；一個生成文案的工具，用完就走。但當 Agent 需要 長期運行、累積經驗、理解上下文，情況就完全不同了。 我們的 OpenClaw Agent 需要： 記住使用者的偏好（他喜歡高密度資訊，不愛廢話） 記住基礎設施的狀態（哪台機器開了、哪個服務掛過） 記住決策的來龍去脈（當初為什麼選這個方案） 沒有記憶，每次對話都是獨立的瞬間，Agent 永遠是新手。這就是我們要解決的問題。 難題一：壓縮 — context window 有限，保留什麼？ 問題 即使是 GPT-5.4 或 Claude 4.6，context window 終究有限。當記憶累積超過臨界點，你不可能把全部東西都塞進去。壓縮不是選項，是必然。 但壓縮代表選擇。選擇本身就是困難的： 哪些對話值得記住？ 抽象化（summarization）會不會丟失關鍵細節？ 如果壓縮演算法選錯了重要資訊，後果是什麼？ 業界做法 常見的壓縮策略有幾種： 方法 說明 缺點 簡單摘要 LLM 產出濃縮版本 容易遺漏細節，無法精確檢索 向量檢索 存 embedding， query 時召回 只能搜「相似」，無法知道「重要」 優先級排序 依重要性決定保留顆粒度 依賴準確的優先級判斷 我們的做法 我們採用 三層記憶架構，用「分層」取代「一次性壓縮」： daily memory（便簽）→ MEMORY.md（長期）→ reference/（結構化知識） daily memory：每天的 raw 紀錄，像貼在冰箱上的便利貼 MEMORY.md：萃取後的長期知識，需要主動維護 reference/：結構化資料（設定檔、API 文件、流程 SOP） 同時搭配 P 級優先級： ...

記憶的腐爛問題 跑了兩個月的 AI agent，記憶檔案從幾 KB 膨脹到幾十 KB。一開始沒什麼感覺，直到某天 agent 引用了一個三週前就被推翻的技術決策，我才意識到問題有多嚴重。 記憶不是寫進去就沒事了。沒有維護的記憶，比沒有記憶更危險——因為 agent 會很有信心地根據過時資訊做決策。 人類的記憶會在睡眠中自動整理：重要的強化、矛盾的修正、不用的淡化。AI agent 的記憶沒有這個機制，所以得自己造一個。 靈感來源：Karry 的 Orb 直接觸發這個想法的，是 Karry 寫的一篇文章：《認知アップグレードの本当のループ——AI Agent の記憶設計から學んだ 3 つのこと》。 Karry 運營自己的 AI agent「Orb🔮」超過兩個月，得出一個跟主流完全不同的結論：記憶系統的核心不是 Vector DB，是認知循環。他指出三個真正的難題： 什麼時候該忘？ — 頻率衰減不夠用，年用一次但救命的記憶不能丟 AI 會捏造記憶 — 搜尋結果為空 ≠ 記錄不存在 教訓寫了也不一定有效 — 「知道」和「做到」之間有巨大的鴻溝 他的解法是三層記憶（L0 原始日誌 → L1 回顧摘要 → L2 長期記憶）加上「Hard Constraint」——犯錯兩次就強制鎖死，不靠自覺靠系統。 這些觀點跟我自己踩坑的經驗高度吻合，但我的問題不完全一樣。Karry 著重在「怎麼讓記憶影響行為」，我面對的是更前面一步：怎麼讓記憶自己保持乾淨。 Orb 做了什麼，我做了什麼不同 Karry 的 Orb 和我的 agent 有很多共通點——都用 Markdown 檔案、都分層、都相信簡單架構。但設計哲學有幾個明顯的差異： Karry’s Orb 我的做法 記憶儲存 Markdown + LLM 多段抽取 Markdown + LLM，但加了 Gemini embedding 做向量索引 遺忘策略 P0/P1/P2 分級 + 人工 review P0/P1/P2 分級 + 自動化腳本 (janitor/expire) 防呆機制 Hard Constraint（犯兩次就鎖） 分析/執行分離（反芻只建議，main session 決策） 獨特機制 — 「做夢」——冷記憶隨機抽取找跨領域洞察 記憶維護 LLM 每日抽取 cron 四件套：janitor + reflect + dream + expire 矛盾處理 手動 反芻引擎自動檢測，但人工確認修改 最大的差異是：Karry 更信任 agent 自己管記憶（自動壓縮、自動昇格），我更偏向讓 agent 當顧問、人類做最終決策。 ...