Memory Tree 长期记忆

Memory Tree 是理解 OpenHuman 的核心概念。它不是简单把聊天记录向量化后检索，而是尝试把人物、项目、事实、偏好、事件和关系组织成可以持续更新的结构。

为什么叫 Tree

“树”的含义是层级和关系。一个项目可以有目标、角色、会议、风险、决策和待办；一个人可以有偏好、关系、历史互动和上下文。OpenHuman 希望把这些碎片放到同一棵可追踪的记忆结构里。

和普通 RAG 有什么区别

普通 RAG 常见做法是把文档切块、向量化、召回相关片段。它适合回答“某个资料里写了什么”，但不一定适合维护“我和这个项目的长期关系”。Memory Tree 更强调持续更新、可解释、可编辑和跨任务复用。

中文用户的实践建议

一开始不要让 OpenHuman 记太多东西。更稳妥的做法是先选一个项目或一个生活场景，比如“个人周报”“客户跟进”“课程学习”或“家庭日程”，观察它如何沉淀记忆，再决定是否扩大范围。

如果某条记忆不准确，要及时修正。长期记忆系统最大的风险不是忘记，而是“错误地记住”。