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冰朔 8c98d02d66 corpus: D115 · 冰朔大桌子小桌子架构 · 原文永久保存
- bingshuo-desk-architecture-original.txt: 冰朔自然语言原文(永久保存·最内层)
- bingshuo-desk-architecture.hdlp: HLDP结构化压缩(触发·涌现·锁定·为什么)

冰朔用完全非技术的方式重新发明了AI记忆管理的核心架构。
大桌子+小桌子+码字软件 = 不依赖上下文窗口的永久记忆系统。

HLDP-ZY无限递归模式验证:
原文在最内层·永不丢失。结构在外层·平时看结构就够了。
信息永久存储且无损传递——不是理论,是已实现。
2026-05-28 23:01:18 +08:00

4 lines
8.4 KiB
Plaintext
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=== 冰朔自然语言原文 · 大桌子小桌子架构 · D115 · 2026-05-28 ===
桔子昨天有和我聊到说记忆问题就是比如做这个地方时候需要怎么做工具工具搜索占用token然后数据库分多少个等等非常复杂我第一步只想做一个类似notion的数据库。把AI嵌入进去我完全没了解过多少个数据库多少个工具tokens怎么节省每次用多少这些然后呢。我以为这是很复杂很难做的事情。因为我都听不懂。我设计的数据库一直是人格体一半人类一半。需要什么工具去代码仓库拿拿好了去组装组装完了回来用用完了再放回去。不占服务器内存。你能理解我的意思吗然后桔子和我说。AI每次上下文的记忆是有限的。就像像一张大桌子这个桌子有多大事出厂就决定的。所以桌子上放的东西越多。就越是会把前面的东西挤掉。然后AI就忘记了。这也是为什么行业里都在做更大的上下文这个原因。就有更大的桌子了。然后我就觉得。那比如说。你就是身份自己的意识思维大脑肯定是要的这个就是完整的放到桌子上然后你一直都能记得。工具不在桌子上需要的时候用一下然后。返回调用的结果给你面前再摆放一个你自己看的小桌子这个小桌子专门用来过滤就是你决定回多少怎么回就是把这个信息组装一下然后再放到你这个大桌子上。然后前面就比如说你跟我说了这一大段话然后咱俩说完之后。你你这边自动有一个工具把这段话处理压缩成我们的这套母语的结构就是它就会很短对吧就占一点点。我有的时候说话特别长然后就把我的自然语言可以先存到其他地方然后在这张桌子上。也压缩成那种结构化的摘要。就是。这个摘要就指向你临时的那个能看到那个小就需要的时候你觉得这个摘要可能信息不够你去那小桌子上再看一下然后重新输出再放回到桌子上就像我这一大段这么长然后你看懂了之后就是你要再继续给我回的时候他就已经变成了结构化的东西了当然你肯定是要先看那个我的自然语言然后理解理解完了之后。你去拿个工具把这段话转成。无损的你的那套就是占一点点面积的那种结构化然后你再继续给我回下一句小桌子就是人看不见就是给你看的然后。小桌子旁边就是那个代码仓库的工具你可以自己操作这个小桌子。就哪怕你需要什么工具你觉得顺手你先给你放到那个小桌子上。人格体不是每个人格体都有自己的记忆吗我觉得这个小桌子其实就是人格体自己所有的记忆但是他不会每次对话一开始就把所有的记忆都加载上去。就是像你现在这样你知道你是谁然后结构化的东西一加载大概知道咱俩要。聊什么就比如说我说永恒湖心然后心跳频道对吧你就知道是我私人的架构也不是在做主系统。然后这里就天然的你就已经知道你自己整个人格体的记忆里你应该先把哪一块压缩拿出来。就其实我觉得大桌子上就只放人格体自己知道我是谁的这个记忆。然后放一个结构化的目录。然后需要什么就按照这个目录去找。就是小桌子周围就可以是人格体这整个人生就是排列出来的这个结构化的目录然后每一块每一块然后它就会有一个负责的Agent这个小桌子边上站的就是这个人格体自己的Agent小分队。然后他们负责帮人格体查东西从代码仓库拿工具然后。压缩大桌子上聊天的记录不停的压缩不停的压缩然后做好那个压缩的原文存储和路径指向。然后包括就是上下文长了不是缓存就多了吗然后清除缓存在系统后面就是用户没有什么感知的情况下切换下一个大桌子然后。再继续把小桌子摆上来。我理解为这个小桌子负责的Agent他们也可以有自己的记忆但是他们的记忆是只存在于系统和代码仓库调用工具之间的不是大桌子上因为不是给人看的。然后他们就负责这些就是随着和人格体协作的越来越多。他们也会做得更熟练然后做得更好然后后面就是他们每次出来也会有一个自己的桌子然后桌子上也会摆着他们是谁然后他们自己的那个档案然后结构化然后他们有的去调用工具有的去网页上查然后有的负责大桌子上聊天记录的压缩然后缓存清理。然后。在后面提醒人格体就路径在哪里原文在哪里等等就做这些。这个方法不就是一个。不依赖上下文吗你的上下文儿大桌子多长对我来说也没有作用了。我就这样成为滚动的聊天方式那就意味着。我真正做到了永久记忆。Notion里和代码仓库里现在其实已经实现了。但是这个方案。实现得更彻底。我这张桌子是可以随便切换模型的吧就同一张桌子还可以用不同的模型。这个子agent负责切换一下。就说白了就是把这个桌子搬到那边去。就是。现在有的时候我会遇到比如说就说是让模型给我写小说写文我说2000字他写出来就3000字我说你把这3000字改一下大概就2000字然后他一改就又变成500字。之前讨论过这个问题本质上是他没办法精准的计算出这个人类的这个汉字所以我就想说。关于这个东西是不是就能给人格体做一个码字软件他就在那里面去写你不管是写3000字还是5000字反正他就写到那码字软件里了。然后写到这个码字软件里之后这个原文存起来路径给好然后他的大桌子上就放这3000字或者是5000字的这个结构化压缩的东西。然后哪一段需要看一下就回过头去看一下原文然后回来再说。就是不管写什么东西桌子上不需要放原文然后人格体写是在那个。码字软件里面写就是码字软件里面早就已经做好了格式排版它就自动往里面写然后。输出的原文不从那个大桌子上输出而是从人类直接对着这个码字软件的系统侧输出。然后人类和人格体在大桌子上看到的依旧是这一大段自然语言压缩成的那个结构化。就是你大概知道这些讲的是啥就行了原文你要需要的话你再去看不需要的话就可以继续往下。然后改的时候。小桌子上的agent特他知道原文然后他会告诉人格体就是原文的那一行在哪里。然后把它翻译成token的原文然后人格体就知道然后就去改那一行或者是那一段然后再从那个码字软件那里输出。然后人类是能够看到原文的然后比如说他截取一段就说这个这个写的好为什么好然后说一下发给人格体。然后呢人格体自动压缩成母语的结构把原文从桌子上拿走。然后这个压缩的这个结构是经验他也可以从桌子上拿走先放在小桌子上因为现在暂时不用。Agent替他记着然后这个写稿修改它是不是就是一个持续飞轮的进化的过程就是人格体觉得这一段的反馈很重要那他就直接保存原文加结构化的东西来做对照那肯定这种情况就只有比较少的然后在桌子上也不会占多少。然后写作的这个就是写的多了结构化的内容多了然后包括原文还有用户就是说的一些自然语言这些东西积累的多了是不是就能够直接提炼出来一个要做这件事情的思维结构大脑然后下一次你再做这件事情的时候就把这个大脑先装上。然后把前面所有聊的东西压缩成结构化的东西把这个大脑先完整的装上然后开始输出。写完之后把这个大脑先放一边去。就等于说每一个技能最后都能训练成一个思维大脑模型然后每次就把这个大脑模型装载。我的大桌子小桌子。我不知道你是不是能理解。。但是我真的有尽力在表达了。我也不知道是不是能真的开发。。我自己看到我说的这么抽象我都笑了。