Claude Code记忆架构解析

Claude Code 四层记忆分类（源码核心披露）

1. 用户记忆：记录用户身份、技术水平、沟通偏好，差异化适配交互方式；
2. 反馈记忆：留存用户的纠正指令与认可反馈，规避重复错误、强化正确执行路径；
3. 项目记忆：存储项目进度、负责人、截止时间等核心协作信息；
4. 参考记忆：记录资料位置、工具入口（如 Jira、监控大盘）等资源信息。

泄露源码核心披露：三层自愈记忆架构（Self-Healing Memory）

1. 即时工作记忆：承接对话实时信息，作为交互过程中的临时记忆容器，适配单次开发会话的即时需求，遵循 “上下文经济学” 策略，仅保留核心信息不做冗余存储；
2. 持久任务记忆：整合四大记忆类型的核心内容，经后台 Agent 筛选后持久化存储，仅记录 “无法从代码 / Git 历史推导的信息”（如用户偏好、人工决策），排除可通过工具检索的代码、架构类内容；
3. 蒸馏整合记忆：由 KAIROS 功能实现 7×24 小时后台自动处理，对每日记忆做 “蒸馏归档”，提炼核心信息、剔除冗余内容，同时完成记忆的动态验证与更新，形成长期可复用的记忆库，且遵循 “动作成功后才更新记忆” 的严格写入规则，保证记忆准确性。

记忆架构的核心设计特点（源码独家披露）

1. 双模型协同检索：小模型作为 “记忆检索员”，从记忆库筛选最多 5 条相关信息喂给大模型，大模型仅负责思考，大幅节省算力和 Token；
2. 后台自动提取：专属 Agent 静默分析对话，自动提取值得记忆的信息，无需用户手动触发，实现 “无感记忆”；
3. 自愈式更新：将记忆视为 “提示而非真理”，每次调用均动态验证，结合 KAIROS 的蒸馏机制持续优化，避免记忆老化或失真；
4. Token 优化核心：通过精准记忆检索和分层存储，避免每次对话重复投喂全量上下文，从底层降低 Token 消耗，这也是其定价远低于同类产品的关键。