Shlok Khemani

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Claude 的记忆功能：不同的产品哲学

2025年9月11日

Shlok Khemani

概览

Claude 和 ChatGPT 这两大顶尖 AI 助手，在“记忆”功能的实现上采取了完全相反的两种策略。这种差异深刻地反映了它们各自的产品定位、目标用户群体和设计哲学。

Claude 的记忆系统：显式、可控的工具

Claude 的记忆功能被设计成一个由用户主动调用的工具，而非一个持续运行的后台服务。其主要特点是：

1. 从零开始 (Blank Slate)：每次对话都始于一个空白状态，不会预先加载任何用户画像或历史记录。
2. 用户主动触发 (Explicit Invocation)：记忆功能只有在用户使用“我们上次聊了什么？”等明确指令时才会被激活。
3. 基于原始对话的搜索 (Raw History Search)：它不会创建 AI 生成的用户摘要或压缩档案，而是通过实时搜索用户的原始聊天记录来回忆信息。
4. 两大搜索工具：
   • conversation_search：根据关键词或主题在全部历史记录中进行搜索。
   • recent_chats：根据时间范围（如“最近10次对话”或“去年11月的最后一周”）来检索对话。

ChatGPT 的记忆系统：隐式、自动的体验

与 Claude 相反，ChatGPT 的记忆功能是为大众消费市场设计的，其特点是：

1. 自动运行 (Always-On)：记忆功能自动加载，无需用户干预，提供即时的个性化体验。
2. 创建用户画像 (User Profiling)：系统会持续学习用户的偏好和模式，构建详细的用户档案。
3. 追求“魔法般”的体验：目标是让产品感觉智能、贴心、无缝，让用户无需思考其工作原理。

哲学与用户的差异

这种设计上的分歧源于两家公司不同的市场策略：

• Claude 瞄准专业用户：其用户群体主要是开发者、研究人员等技术型专业人士。这些人理解 LLM 的工作原理，偏爱精准的控制权，并能接受为了调用记忆而产生的额外延迟。对他们而言，记忆是一个强大的、可预测的专业工具，隐私和可控性至关重要。

• ChatGPT 瞄准大众市场：其用户群体覆盖学生、家长等各类普通消费者。他们希望产品开箱即用、简单方便，能自动记住他们的信息。这是典型的消费级科技产品的策略：先通过“魔法般”的体验吸引并留住海量用户，后续再探索商业化模式。

结论与展望

作者认为，两大巨头采取截然相反的路径，说明 AI 记忆功能的设计空间极其广阔，没有唯一的正确答案。最佳方案取决于产品的目标用户和具体需求。目前，这个领域仍处于早期探索阶段（“寒武纪大爆发”），各大公司都在尝试不同的方法，远未形成行业标准。

最后更新：文章发布后不久，Anthropic (Claude 的母公司) 宣布为其团队版和企业版用户推出一项新的记忆功能，该功能看起来更接近 ChatGPT 的自动画像模式。这表明，AI 记忆领域的发展和演变速度极快。

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• LLM Memory

ChatGPT 的记忆功能：重温《惨痛的教训》

2025年9月8日

Shlok Khemani

概览

本文作者通过直接向 ChatGPT 提问的方式，对其记忆系统进行了逆向工程，揭示了其工作原理和内部结构。

ChatGPT 记忆系统的四大组成部分

ChatGPT 的记忆系统主要由四个部分组成，每次交互时都会被提供给模型：

1. 交互元数据 (Interaction Metadata):

   • 包含用户的设备信息（屏幕尺寸、浏览器/操作系统）、使用模式（话题偏好、消息长度、活跃度）等。
   • 模型可利用这些数据隐式地推断用户环境（如自动识别用户使用 iPhone），从而提供更具针对性的回答。

2. 近期对话内容 (Recent Conversation Content):

   • 包含最近几十次对话的用户消息摘要（不含 AI 的回复）。
   • 这有助于在不同对话间建立联系，让模型更好地理解上下文，例如在用户连续多个对话都讨论日本旅行后，能推断出“那里”指的是日本。

3. 模型设定上下文 (Model Set Context):

   • 用户明确告知并可以随时在设置中查看和删除的事实，例如“我对贝类过敏”。
   • 这是用户完全可控的、最高优先级的“事实来源”，可以覆盖其他记忆模块中的信息。

4. 用户知识记忆 (User Knowledge Memories):

   • 这是最新、最核心的部分。它是 OpenAI 定期从用户的海量对话历史中生成的、高度浓缩的 AI 摘要。
   • 这些记忆对用户不可见、不可直接编辑，包含了关于用户职业、兴趣、项目、技术栈、品牌偏好等极其详细的细节。
   • 虽然信息密度极高，但可能包含过时或不准确的内容（例如用户曾计划但未成行的旅行）。

核心工作原理：“惨痛的教训” (The Bitter Lesson)

文章指出，ChatGPT 的记忆系统并未使用复杂的检索增强生成（RAG）、向量数据库等技术来筛选相关记忆。

相反，它采取了一种“简单粗暴”但有效的方式：每次交互都将上述所有四类记忆信息全部塞入模型的上下文窗口。

这体现了 OpenAI 的核心赌注：

1. 模型足够智能： 相信强大的模型能自行在海量上下文中分辨和利用相关信息，忽略无关信息。
2. 算力和上下文窗口将越来越便宜： 随着技术发展，将所有信息打包发送的成本会变得微不足道。

这再次印证了强化学习之父 Rich Sutton 在 2019 年写的 《惨痛的教训（The Bitter Lesson）》——与其构建复杂的工程解决方案，不如将资源投入到提升模型本身的能力和算力上。

系统类比

ChatGPT 的记忆功能类似 LLM 的训练过程：“用户知识记忆”如同一个庞大但更新缓慢的基础模型，而其他三部分则像是用于实时调整和修正的引导层（类似于 RLHF 和上下文学习）。

1. 用户知识记忆： 像预训练模型，浓缩了长期信息但会过时。
2. 模型设定上下文： 相当于用户的 RLHF，具有最高优先级。
3. 近期对话内容： 类似于即时的 in-context 学习。
4. 交互元数据： 则像系统默认参数，提供环境信号。

未来挑战

未来的挑战不仅在于技术（如更频繁地更新“用户知识记忆”），更在于产品层面：如何处理过时信息、如何验证事实，以及 AI 为用户建立详细档案所带来的隐私和伦理问题。

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