01
真实消息取题
从当前 Hermes 最近 100 条用户消息去重整理，不再以身份、公司、会议时间作为主测试。
本机困难题实测 · 2026-08-10
Hermes × MindMemOS
困难题真实调用报告
不再用 Who-am-I 级别问题。测试问题来自最近 100 条真实用户消息与用户明确举出的长尾例子；下面直接展示本机 MCP 实际召回，以及 GPT-4.1 只依据这些召回生成的实际回答。
01 · 本次替换
从基础事实，换成长尾组合问题
02
跨时间、多证据
覆盖儿童项目、工作时间线、长期系统演进、权限边界、上下文压缩与来源链。
03
真实 Recall 与回答
逐题调用本机 MindMemOS MCP，再让 GPT-4.1 仅依据实际召回作答；噪声与缺失均保留。
02 · 困难题结果
上下文变少，但长尾准确率没有提高
上下文浪费率变化 -2.34 个百分点。结论很直接：第二次 rerank 能减少注入量，但不能补回没有召到的跨时间证据；复杂问题下一步需要拆问、分面召回和证据聚合。
03 · 真实调用
问题、召回、回答
问题、条数、顺序、门控前后数量与模型回答均来自真实调用。因为本页是公网链接，姓名、孩子昵称、健康细节、客户名称、主机地址、路径和链接已逐字段脱敏；无关结果仍保留并明确标注。
01 我给[孩子昵称]做过哪些游戏？请列出游戏名称、运行平台和核心玩法。 家庭与项目 固定证据覆盖完整
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）8 到 8 条 · 1.49s
1. [fact] · 2026-08-10 04:06:42 assistant 指出重新生成的 10 个测试问题覆盖以下主题:给[孩子昵称]做过的游戏、平台和玩法;Apple TV 上的两个项目;中投项目交接与运维时间线;MindMemOS 长文本和 Dreaming 改造;user_id/app_id/session_id/token scope 权限边界;本机与 [远端环境] 的定位和同步内容;Azure 研究目标、场景和指标;[孩子昵称]鼻子、皮肤、病史和处理方式;Hermes 上下文组成与压缩行为;记忆来源、provenance、topic 的历史问题。 2. [fact] · 2026-08-10 04:04:42 assistant 的 10 个测试问题覆盖范围包括:[孩子昵称]游戏及玩法、Apple TV 项目、中投项目时间线、MindMemOS 长文本与 Dreaming 改造、会话权限边界、本机与 [远端环境] 的定位与同步、Azure 研究目标、[孩子昵称]鼻子和病史处理、Hermes 上下文与压缩、记忆来源与历史问题。 3. [file_knowledge] · 2026-08-02 15:05:10 为[孩子昵称]制作的“Apple TV 游戏”是 tvOS 26+ 原生 app/游戏,状态为进行中,关联话题记忆链接为 [链接已脱敏] 。 4. [file_knowledge] · 2026-08-02 15:05:10 [孩子昵称]关联项目包括:已上线的 tvOS 26 儿童游戏“汪汪救援”(paw-rescue-tv)、儿童 app“ [孩子昵称] watch”,以及儿童成长记录应用 [内部域名已脱敏]。 5. [fact] · 2026-08-10 03:53:47 本机最近已对 100 条真实消息进行了困难题评估,重新整理出 10 个覆盖[孩子昵称]游戏、Apple TV 项目、中投工作时间线、Dreaming、长文本治理、MindMemOS 身份及权限边界、本机与 [远端环境] 的差异、Azure 研究目标、孩童鼻子与皮肤背景、Hermes 上下文组成及压缩、记忆来源与 topic 的典型问题。 6. [fact] · 2026-08-02 15:16:20 PawRescueTV(汪汪救援)是为[孩子昵称]制作的 tvOS 单人跑酷游戏,仅供“起居室”的 Apple TV 4K 自家电视使用,不上架 App Store。 7. [fact] · 2026-08-10 03:44:36 实际困难题测试覆盖了[孩子昵称]游戏与 Apple TV 项目、中投工作时间线、Dreaming 与长文本治理、MindMemOS 身份及权限边界、本机与 [远端环境] 差异、Azure 研究目标、孩子鼻子及皮肤多轮背景、Hermes 上下文组成与压缩、记忆来源、provenance 与 topic。 8. [file_knowledge] · 2026-07-10 00:00:00 [无关家庭生活记忆已脱敏；保留该条是为了如实展示误召回。]
GPT-4.1 实际回答28.85s
根据已召回的记忆，你为[孩子昵称]做过的游戏及相关信息如下： 1. 汪汪救援（PawRescueTV） - 运行平台：Apple TV（tvOS 26+），仅限自家 Apple TV 4K 电视使用，不上架 App Store - 核心玩法：单人跑酷游戏 2. Apple TV 游戏（具体名称未明） - 运行平台：tvOS 26+ 原生 app/游戏，状态为进行中 - 备注：与“汪汪救援”可能为同一项目或相关项目，具体玩法未详细描述 3. [孩子昵称] watch - 运行平台：未明确（仅知为儿童 app） - 核心玩法：未提供详细信息 4. 儿童成长记录应用 [内部域名已脱敏] - 运行平台：Web - 核心玩法：儿童成长记录（非游戏，属于应用） 目前仅有“汪汪救援（PawRescueTV）”的玩法有明确描述，其余项目缺乏详细玩法信息。若需更详细的玩法说明，现有记忆中暂无更多内容。
02 围绕[孩子昵称]，我在 Apple TV 上做过哪两个项目？它们分别是什么定位？ 家庭与项目 固定证据覆盖完整
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）7 到 6 条 · 1.39s
1. [fact] · 2026-08-10 04:06:42 assistant 指出重新生成的 10 个测试问题覆盖以下主题:给[孩子昵称]做过的游戏、平台和玩法;Apple TV 上的两个项目;中投项目交接与运维时间线;MindMemOS 长文本和 Dreaming 改造;user_id/app_id/session_id/token scope 权限边界;本机与 [远端环境] 的定位和同步内容;Azure 研究目标、场景和指标;[孩子昵称]鼻子、皮肤、病史和处理方式;Hermes 上下文组成与压缩行为;记忆来源、provenance、topic 的历史问题。 2. [fact] · 2026-08-10 04:04:42 assistant 的 10 个测试问题覆盖范围包括:[孩子昵称]游戏及玩法、Apple TV 项目、中投项目时间线、MindMemOS 长文本与 Dreaming 改造、会话权限边界、本机与 [远端环境] 的定位与同步、Azure 研究目标、[孩子昵称]鼻子和病史处理、Hermes 上下文与压缩、记忆来源与历史问题。 3. [fact] · 2026-08-10 03:48:34 复杂问题测试覆盖了[孩子昵称]游戏与 Apple TV 项目、中投工作时间线、Dreaming 与长文本治理、MindMemOS 身份及权限边界、本机与 [远端环境] 的差异、Azure 研究目标、孩子鼻子和皮肤的多轮背景、Hermes 上下文组成与压缩、记忆来源、provenance 与 topic。 4. [fact] · 2026-08-10 03:50:38 本地最近的困难题评估已按最近 100 条真实消息重新整理 10 题,内容覆盖[孩子昵称]游戏、Apple TV 项目、中投工作时间线、Dreaming、长文本治理、MindMemOS 身份及权限边界、本机与 [远端环境] 差异、Azure 研究目标、孩子鼻子及皮肤背景、Hermes 上下文组成与压缩、记忆来源与topic。 5. [file_knowledge] · 2026-08-02 15:05:10 为[孩子昵称]制作的“Apple TV 游戏”是 tvOS 26+ 原生 app/游戏,状态为进行中,关联话题记忆链接为 [链接已脱敏] 。 6. [file_knowledge] · 2026-08-02 15:05:10 [孩子昵称]关联项目包括:已上线的 tvOS 26 儿童游戏“汪汪救援”(paw-rescue-tv)、儿童 app“ [孩子昵称] watch”,以及儿童成长记录应用 [内部域名已脱敏]。
GPT-4.1 实际回答17.99s
根据已召回的记忆，你在 Apple TV 上围绕[孩子昵称]做过两个项目： 1. tvOS 26+ 原生 app/游戏，状态为进行中，定位为 Apple TV 平台的原生游戏项目。 2. 已上线的 tvOS 26 儿童游戏“汪汪救援”（paw-rescue-tv），定位为面向儿童的 Apple TV 游戏。 关于这两个项目的更详细定位描述，记忆中未提供更多细节。
03 [客户平台]平台最近做了哪些事情？请按时间顺序列出交接、架构和运维工作。 工作时间线 固定证据覆盖完整
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）8 到 8 条 · 1.58s
1. [episodic] · 2026-07-17 00:00:00 2026年7月17日,[前交付人]向接手团队交接[客户平台]平台的整体架构、Azure资源、开发发布方式和日常运维;[前交付人]是项目后期唯一交付人,兼任平台开发与运维。 2. [fact] · 2026-07-17 00:00:00 用户本人是[客户平台]平台运维的接手人,接替[前交付人]承接平台日常运维;[前交付人]为项目后期唯一交付人,并于2026-07-17完成架构与运维交接。此前“接替人服务部门还没定”的记录已作废。 3. [fact] · 2026-08-09 10:00:31 [客户平台]平台运维由谁接手,[前交付人]在哪一天完成架构与运维交接? 4. [fact] · 2026-08-09 10:00:31 英文:Who took over operations for the CIC Ecosystem Platform, and on what date did Sun Zhen complete the architecture and operations handover? [称呼已脱敏],[客户平台]平台运维由您接手。[前交付人]于 **2026 年 7 月 17 日**完成整体架构与运维交接。 5. [file_knowledge] · 2026-08-02 15:13:26 截至2026-08-01,[客户平台]平台运维的两份会议材料已拆分为独立子文档:约4316字的《架构与运维交接会议纪要》和约4602字、已成为逐服务操作手册的《直播扩容 KT》;主档保留合同范围、交付物、角色、日常运维、项目机制与源材料。 6. [skill_candidate] · 2026-08-06 15:47:25 [客户平台]平台运维项目的客户需求交付回复采用五段结构:开头结论用一句话说明已完成、给出完整可访问地址和验证范围;排查过程带日期并逐项记录排查动作,篇幅不超过全文三分之一;处理过程带日期,说明改动与未改动部分,并如实交代需求信息变更来龙去脉;使用注意主动列出路径写法限制、浏览器缓存表现等边界情况;结尾使用「如有其他问题请随时联系」。 7. [episodic] · 2026-08-01 00:00:00 截至2026-08-01,[客户平台]平台运维当前无新增操作待办;后续维护主线为生产运维、重要活动保障和安全加固事件。 8. [fact] · 2026-08-10 02:00:04 通过多次针对性 Recall,能拼出较完整的“中投”时间线,包括 2026-07-17 架构运维交接、2026-08-01 整理交接纪要和直播扩容手册、2026-08-03~08-06 H5 地址迁移与映射调整等。
GPT-4.1 实际回答33.63s
根据已召回的记忆，按时间顺序整理[客户平台]平台近期的交接、架构和运维工作如下： 1. 2026年7月17日，[前交付人]向接手团队交接了[客户平台]平台的整体架构、Azure资源、开发发布方式和日常运维。[前交付人]成为项目后期唯一交付人，兼任平台开发与运维。 2. 2026年7月17日，用户本人（即当前运维负责人）正式接替[前交付人]，承接平台日常运维，完成架构与运维的交接。 3. 截至2026年8月1日，平台运维的两份会议材料被拆分为独立子文档：《架构与运维交接会议纪要》（约4316字）和《直播扩容 KT》（约4602字，成为逐服务操作手册）。主档保留了合同范围、交付物、角色、日常运维、项目机制与源材料。 4. 截至2026年8月1日，平台运维无新增操作待办，后续维护主线为生产运维、重要活动保障和安全加固事件。 5. 2026年8月3日至8月6日，进行了H5地址迁移与映射调整等相关操作。 如需更详细的操作内容或具体事件细节，当前记忆中未包含更多信息。
04 MindMemOS 最近围绕长文本记忆、Dreaming 和记忆质量做了哪些改造？ 系统研究 固定证据覆盖完整
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）8 到 8 条 · 1.49s
1. [fact] · 2026-08-10 04:06:42 assistant 指出重新生成的 10 个测试问题覆盖以下主题:给[孩子昵称]做过的游戏、平台和玩法;Apple TV 上的两个项目;中投项目交接与运维时间线;MindMemOS 长文本和 Dreaming 改造;user_id/app_id/session_id/token scope 权限边界;本机与 [远端环境] 的定位和同步内容;Azure 研究目标、场景和指标;[孩子昵称]鼻子、皮肤、病史和处理方式;Hermes 上下文组成与压缩行为;记忆来源、provenance、topic 的历史问题。 2. [fact] · 2026-08-10 04:04:42 assistant 的 10 个测试问题覆盖范围包括:[孩子昵称]游戏及玩法、Apple TV 项目、中投项目时间线、MindMemOS 长文本与 Dreaming 改造、会话权限边界、本机与 [远端环境] 的定位与同步、Azure 研究目标、[孩子昵称]鼻子和病史处理、Hermes 上下文与压缩、记忆来源与历史问题。 3. [episodic] · 2026-08-10 03:59:03 本机困难题评估已按最近 100 条真实消息重新整理 10 题,覆盖[孩子昵称]游戏、Apple TV 项目、中投工作时间线、Dreaming、长文本治理、MindMemOS 身份及权限边界、本机与 [远端环境] 的差异、Azure 研究目标、孩子鼻子及皮肤背景、Hermes 上下文组成与压缩、记忆来源与 topic。 4. [fact] · 2026-08-09 14:58:08 MindMemOS 内部记忆库当前仍存在很长的历史文本记忆,包括 75 条超过 600 字的活跃长文本,最长达到 5904 字。 5. [fact] · 2026-08-09 14:58:08 MindMemOS 核心已实现 Dreaming 能力,支持合并、归档和内容更新,包括实体聚类、归档、矛盾/重复检测、多轮 LLM 基于聚类处理,入口有 API、CLI、Kafka、Worker 等,但本机未启用自动优化,未自动运行过 Dreaming 流程。 6. [fact] · 2026-08-10 00:05:17 MindMemOS 优化前后对比结果显示,20 个真实测试问题中,正确答案命中率保持 80%,记忆条目精确率由 53.62% 提升至 58.56%,无关问题完全不召回率由 80% 提升至 100%,平均返回条数由 3.45 降至 3.02,平均注入上下文长度由 420 字符降至 376 字符,上下文浪费率从 64.80% 降至 62.41%,综合评分由 71.75 提升至 78.48,但 P50 延迟略升约 97ms 至 1.03 秒,P95 延迟升约 225ms 至 1.27 秒。 7. [fact] · 2026-08-10 00:05:17 当前 MindMemOS 云端优化方案在八条记忆初步召回结果基础上,新增了一道快速重排质检,仅将高于 0.07 分的、能直接回答当前问题的记忆注入 AI,低分直接丢弃,并保留原有 8 条宽召回流程;若过滤器超时或报错则自动回退到旧方案,未采用 GPT-4.1 在线过滤方案,而是以速度更快的模型实现。 8. [fact] · 2026-08-10 00:05:17 当前 MindMemOS 优化针对召回结果中夹带大量无关记忆的问题提供了解决方案,但尚未解决已归档记忆无法召回、原始记忆未拆分原子事实、时间有效性与新旧事实冲突、多问题混杂召回覆盖不足等其他问题,后续需继续治理记忆候选准入策略。
GPT-4.1 实际回答48.27s
MindMemOS 最近围绕长文本记忆、Dreaming 和记忆质量做了如下改造： 1. 长文本记忆：系统内存在大量长文本记忆（如75条超过600字，最长达5904字），并进行了相关治理和优化，提升了召回的相关性和精度。 2. Dreaming 能力：核心已实现 Dreaming 功能，支持记忆的合并、归档、内容更新、实体聚类、矛盾/重复检测和多轮 LLM 聚类处理，入口包括 API、CLI、Kafka、Worker 等，但本机未启用自动优化和自动 Dreaming 流程。 3. 记忆质量优化：云端优化方案在初步召回8条记忆后，新增快速重排质检，仅将高分（>0.07）且能直接回答问题的记忆注入 AI，低分直接丢弃，提升了记忆条目精确率（由53.62%提升至58.56%）、无关问题不召回率（由80%提升至100%），减少了上下文浪费率和平均注入长度，综合评分提升（由71.75至78.48），但延迟略有上升。 4. 其他：当前优化主要解决了无关记忆召回问题，但已归档记忆无法召回、原始记忆未拆分原子事实、时间有效性与新旧事实冲突、多问题混杂召回覆盖不足等问题尚未完全解决，后续需继续治理。 证据均来自 2026-08-09 至 2026-08-10 的相关记忆。
05 MindMemOS 的 user_id、app_id、session_id、agent_id 和 token scope 各自控制什么？哪些只是业务标签，哪些是真正权限边界？ 系统研究 固定证据覆盖完整
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）8 到 8 条 · 1.60s
1. [fact] · 2026-08-10 04:06:42 assistant 指出重新生成的 10 个测试问题覆盖以下主题:给[孩子昵称]做过的游戏、平台和玩法;Apple TV 上的两个项目;中投项目交接与运维时间线;MindMemOS 长文本和 Dreaming 改造;user_id/app_id/session_id/token scope 权限边界;本机与 [远端环境] 的定位和同步内容;Azure 研究目标、场景和指标;[孩子昵称]鼻子、皮肤、病史和处理方式;Hermes 上下文组成与压缩行为;记忆来源、provenance、topic 的历史问题。 2. [tool_trace] · 2026-08-05 15:31:51 MindMemOS provenance 的 HTTP 和浏览器验收通过:`8666 /` 返回 200,`8765 /health` 返回 200,未认证 `/ingest/turn` 返回 401;来源 chips、Agent/捕获方式筛选器、token 身份表单以及 `主体` 和 `CLIENT ID` 列均正常,UTC+8 格式未受破坏,且未创建业务记忆。 3. [fact] · 2026-08-09 10:37:05 MindMemOS 当前记录的搜索活动包括 SearchActivityEvent,字段有 query、request_id、session_id、agent_id 或 app_id、top_k、status 以及 recalled_memories (含 memory_id、content、rank)。 4. [fact] · 2026-08-10 01:13:18 MindMemOS 支持在查询时指定 user_id,该 user_id 作为记忆归属标签,不是登陆账号或系统用户。 5. [fact] · 2026-08-10 01:13:18 多租户安全隔离要求 MindMemOS 在 Search、Get、Update、Delete、Dreaming 全链路强制 user_id,并将 Token 与用户绑定。 6. [fact] · 2026-08-10 01:13:18 MindMemOS 在 Add、Dreaming 和 Add 关联记忆召回等过程已经按 user_id 生效,但 Recall 存在跨用户召回风险。 7. [fact] · 2026-08-09 09:53:33 这些不应该是mindmemos的核心功能吗?为什么现在会有这个问题,很奇怪呀 8. [fact] · 2026-08-09 12:44:40 assistant 认为 MindMemOS 核心职责包括价值判断、抽取、状态演进、去重、冲突处理、排序和评测,Provider 负责调用 Recall、控制注入预算并记录最终注入内容及耗时。
GPT-4.1 实际回答31.69s
根据已召回记忆： - user_id：在 MindMemOS 中是记忆归属标签，不等同于登录账号或系统用户，但在多租户安全隔离场景下，Search、Get、Update、Delete、Dreaming 等全链路都强制要求 user_id，并且 Token 与用户绑定。Add、Dreaming、Add 关联记忆召回等过程已按 user_id 生效，但 Recall 存在跨用户召回风险。因此，user_id 是实际的权限边界之一。 - app_id、session_id、agent_id：这些字段在 SearchActivityEvent 等日志中出现，作为记录和追踪活动的标签。没有证据显示它们直接作为权限边界，更多是业务标签，用于区分不同的应用、会话或代理。 - token scope：与 user_id 绑定，是权限控制的核心手段之一，决定了访问范围和操作权限。 结论： - 真正的权限边界：user_id、token scope。 - 只是业务标签：app_id、session_id、agent_id。 如需更详细的权限模型或 token scope 具体定义，当前记忆未覆盖。
06 本机和 [远端环境] 上的 MindMemOS 分别是什么定位，最近要求在 [远端环境] 同步哪些代码、Provider、Dreaming 和长文本能力？ 系统研究 固定证据覆盖完整
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）8 到 8 条 · 1.34s
1. [fact] · 2026-08-10 04:06:42 assistant 指出重新生成的 10 个测试问题覆盖以下主题:给[孩子昵称]做过的游戏、平台和玩法;Apple TV 上的两个项目;中投项目交接与运维时间线;MindMemOS 长文本和 Dreaming 改造;user_id/app_id/session_id/token scope 权限边界;本机与 [远端环境] 的定位和同步内容;Azure 研究目标、场景和指标;[孩子昵称]鼻子、皮肤、病史和处理方式;Hermes 上下文组成与压缩行为;记忆来源、provenance、topic 的历史问题。 2. [fact] · 2026-08-10 04:04:42 assistant 的 10 个测试问题覆盖范围包括:[孩子昵称]游戏及玩法、Apple TV 项目、中投项目时间线、MindMemOS 长文本与 Dreaming 改造、会话权限边界、本机与 [远端环境] 的定位与同步、Azure 研究目标、[孩子昵称]鼻子和病史处理、Hermes 上下文与压缩、记忆来源与历史问题。 3. [fact] · 2026-08-09 16:07:37 用户要求将最新的代码和逻辑部署到 [远端环境],并更新 [远端环境] 的 Hermes 的 MM Provider,开启 Gemini 功能并梳理 [远端环境] 的长文本记忆数量,但要求先列出计划,暂不执行部署相关操作。 4. [fact] · 2026-08-10 03:44:36 实际困难题测试覆盖了[孩子昵称]游戏与 Apple TV 项目、中投工作时间线、Dreaming 与长文本治理、MindMemOS 身份及权限边界、本机与 [远端环境] 差异、Azure 研究目标、孩子鼻子及皮肤多轮背景、Hermes 上下文组成与压缩、记忆来源、provenance 与 topic。 5. [fact] · 2026-08-10 01:53:08 [远端环境] 上的 MindMemOS 是独立系统,本机 Provider 当前未连接 [远端环境]。 6. [fact] · 2026-08-10 00:49:45 MindMemOS Dreaming fix在本机和主机[远端环境]的HEAD、origin/main和[远端环境] app HEAD处于相同commit [哈希已脱敏]。 7. [fact] · 2026-08-09 14:58:08 MindMemOS 核心已实现 Dreaming 能力,支持合并、归档和内容更新,包括实体聚类、归档、矛盾/重复检测、多轮 LLM 基于聚类处理,入口有 API、CLI、Kafka、Worker 等,但本机未启用自动优化,未自动运行过 Dreaming 流程。 8. [fact] · 2026-08-08 02:19:37 **English: “Check what’s happening with Hermes on [远端环境]. It seems frozen.”** [称呼已脱敏],已定位并恢复。 ## 状态 - **根因**:MindMemOS 更新脚本在 Gateway 子进程里同步执行 `hermes gateway restart`,形成排空死锁,持续约 **33 分钟**。 - 表现:飞书消息能收到,但只返回“正在重启”的占位回复,所以看起来像卡死。 - 不是 CPU、内存或 AI Hub 问题。 - 已终止僵死重启进程,并从独立 Terminal 干净重启。 - Gateway 新进程: ```text PID: 1442893 active / running 启动时间: 10:16:50 ``` - 飞书、Discord、Mattermost、企微均已重新连接。 - MindMemOS: ```text Provider: mindmemos Status: available ``` - 真实模型验证: ```text HERMES_[远端环境]_RECOVERED ``` - AI Hub 反向审计: ```text responses hub-cloud/gpt-5.6-sol nexora-hermes succeeded 4.255 秒 ``` - 没有残留的一次性重启任务。 ## 需要你做 无。[远端环境] Hermes 已恢复正常。
GPT-4.1 实际回答35.61s
1. 定位 - [远端环境] 上的 MindMemOS 是一个独立系统，本机 Provider 当前未连接 [远端环境]（证据5）。 - 本机与 [远端环境] 的定位和同步内容是测试覆盖的重点之一（证据1、2、4），但未见详细描述两者的具体差异和定位。 2. 近期同步要求 - 用户要求将最新的代码和逻辑部署到 [远端环境]，并更新 [远端环境] 的 Hermes 的 MM Provider，开启 Gemini 功能，并梳理 [远端环境] 的长文本记忆数量，但要求先列出计划，暂不执行部署操作（证据3）。 - MindMemOS Dreaming fix 在本机和 [远端环境] 的 HEAD、origin/main 及 [远端环境] app HEAD 处于相同 commit（[哈希已脱敏]）（证据6）。 - MindMemOS 已实现 Dreaming 能力，支持合并、归档、内容更新等，但本机未启用自动优化，也未自动运行 Dreaming 流程（证据7）。 3. Provider、Dreaming、长文本能力 - [远端环境] 的 Hermes 的 MM Provider 需更新（证据3）。 - Dreaming 能力已在 MindMemOS 核心实现，[远端环境] 需同步 Dreaming 相关 fix（证据6、7）。 - 需梳理 [远端环境] 的长文本记忆数量（证据3）。 证据不足说明： - 本机和 [远端环境] MindMemOS 的详细定位、差异、Provider 具体内容未见详细说明。 - 仅能确认 [远端环境] 是独立系统，本机 Provider 未连接 [远端环境]，近期同步内容为代码、Provider、Dreaming fix 及长文本能力相关。
07 为什么这次要在 Azure 建 MindMemOS 测试副本？完整研究目标、对比场景和验收指标是什么？ 系统研究 固定证据覆盖不足
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）8 到 8 条 · 1.55s
1. [fact] · 2026-08-10 04:06:42 assistant 指出重新生成的 10 个测试问题覆盖以下主题:给[孩子昵称]做过的游戏、平台和玩法;Apple TV 上的两个项目;中投项目交接与运维时间线;MindMemOS 长文本和 Dreaming 改造;user_id/app_id/session_id/token scope 权限边界;本机与 [远端环境] 的定位和同步内容;Azure 研究目标、场景和指标;[孩子昵称]鼻子、皮肤、病史和处理方式;Hermes 上下文组成与压缩行为;记忆来源、provenance、topic 的历史问题。 2. [fact] · 2026-08-10 03:47:02 实际困难题测试已覆盖[孩子昵称]游戏与 Apple TV 项目、中投工作时间线、Dreaming 与长文本治理、MindMemOS 身份及权限边界、本机与 [远端环境] 差异、Azure 研究目标、孩子鼻子及皮肤多轮背景、Hermes 上下文组成与压缩、记忆来源、provenance 与 topic。 3. [fact] · 2026-08-09 16:59:43 user 要在 Azure 中国 azchina 创建一台 8G 内存的虚拟机,作为测试机,用以搭建 Mind Memos 环境,并将本地的所有数据同步至该机器,在云端形成一份知识库,进行相关研究、基线准备、对比功能和优化更新。 4. [fact] · 2026-08-09 18:28:20 Azure 中国测试机已建立:规格为 Standard_B2s_v2,含约 8GB 内存和 8GB Swap,MindMemOS API、Qdrant、Neo4j、Kafka 均已运行并通过健康检查。 5. [fact] · 2026-08-08 16:37:13 已经记录并设置自动复查。 ### 对比条件 - 累计至少 **20 个去重后的正常 Query** - 排除 `whoami` 固定画像查询 - 至少 **18 个调用完成 GPT‐4.1 评分** - 当前进度:**5 / 20** ### 上线前基线 | 指标 | 基线 | |---|---:| | 全部候选平均分 | 49.4 | | 前 3 条平均分 | 55.6 | | 前 3 条无关 Memory | 25.7% | | 前 3 条无关字符 | 12.5% | | 搜索中位延迟 | 2421.5 ms | 实验记录保存在本机和 [远端环境]: ```text [本地路径已脱敏] ``` 已创建自动检查任务: ```text MindMemOS 短胶囊 20 条样本复查 ``` 它每 30 分钟检查一次: - 样本不足时完全静默; - 达标后只发送一次前后对比; - 不会自动修改阈值、Top-K、Rerank、模型或 Memory; - 会分别报告全部候选和前 3 条代理口径,避免把底层搜索分数误当成实际胶囊效果。 6. [fact] · 2026-08-09 19:15:35 MindMemOS 本地未被修改;相关代码优化仅应用于 Azure 实验副本。 7. [tool_trace] · 2024-08-10 00:00:00 在 2024-08-10,命令 AZURE_CONFIG_DIR=$HOME/.azure-china az vm run-command invoke -g [资源组已脱敏] -n [测试机已脱敏] --command-id RunShellScript --scripts @/tmp/run_cloud_context_study.sh --query 'value[].message' -o tsv 已在 Azure 虚拟机 [测试机已脱敏] 正常完成,其输出包含 compression-probe 方案下的 20 轮实验数据和汇总指标,包括 positive_hit_rate=0.6666666666666666,recall_call_rate=0.8,final_active_tokens=16460 和 total_elapsed_s=514.882,实验数据存储于 [本地路径已脱敏]]/research/context-study/runs/run-20260810T014603Z。 8. [tool_trace] · 2024-06-06 00:00:00 在 2024-06-06,已在 Azure 虚拟机 [测试机已脱敏] 上为 [服务账号] 用户执行 run_recall_benchmark.py 基准测试,使用参数 --cases [本地路径已脱敏]]/research/benchmark_cases.json、--config [本地路径已脱敏]]/MindMemOS/config/mindmemos/dev.yaml、--mcp-url [链接已脱敏]]/mcp、--mcp-key-file [本地路径已脱敏]]/.config/mindmemos/pi-omp.key、--judge-cache [本地路径已脱敏]]/research/judge-cache.json、--output [本地路径已脱敏]]/research/results/cloud-mcp-baseline.json、--name cloud-mcp-baseline、--top-k 8,运行环境 HOME=[本地路径已脱敏]],PATH=[本地路径已脱敏]]/MindMemOS/.venv/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin,任务正常完成。
GPT-4.1 实际回答74.03s
本次在 Azure 上建立 MindMemOS 测试副本的原因、研究目标、对比场景和验收指标如下： 1. 目的与研究目标 - 在 Azure 中国 azchina 创建 8G 内存虚拟机，搭建 MindMemOS 环境，将本地所有数据同步至云端，形成知识库，进行相关研究、基线准备、对比功能和优化更新（证据44fbae76）。 - 相关代码优化仅应用于 Azure 实验副本，本地未被修改（证据4d180375）。 - 研究目标包括：评估 MindMemOS 在云端环境下的表现，测试长文本和上下文压缩等功能，明确身份及权限边界，优化检索和记忆管理（证据67ba8835、3096e99f）。 2. 对比场景 - 本地环境与 Azure 云端副本进行对比，关注检索准确率、延迟、上下文压缩效果等（证据44fbae76、4d180375）。 - 通过自动复查任务，累计至少20个去重后的正常Query，排除固定画像查询，至少18个调用完成GPT-4.1评分（证据e9fb64f1）。 3. 验收指标 - 上线前基线指标包括： - 全部候选平均分：49.4 - 前3条平均分：55.6 - 前3条无关Memory比例：25.7% - 前3条无关字符比例：12.5% - 搜索中位延迟：2421.5 ms - 自动复查任务每30分钟检查一次，达标后报告前后对比，分别报告全部候选和前3条代理口径（证据e9fb64f1）。 - 实验数据如 positive_hit_rate、recall_call_rate、final_active_tokens、total_elapsed_s 等被详细记录（证据b143f39a、018c6e65）。 结论：本次在 Azure 建立 MindMemOS 测试副本，旨在进行云端环境下的功能对比、性能基线测试和优化验证，采用明确的对比场景和量化验收指标，所有实验数据均有自动化记录和复查。
08 [孩子昵称]最近鼻子和皮肤方面出现了哪些情况？以前提过哪些相关病史或用药，家里采取了什么处理？ 家庭与项目 固定证据覆盖不足
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）7 到 7 条 · 1.47s
1. [fact] · 2026-08-10 04:06:42 [儿童健康细节已脱敏：皮肤不适与观察] 2. [fact] · 2026-08-10 04:04:42 [儿童健康细节已脱敏：相关健康记忆] 3. [fact] · 2026-08-10 03:50:38 [儿童健康细节已脱敏：皮肤不适与观察] 4. [fact] · 2026-08-10 03:47:02 [儿童健康细节已脱敏：皮肤不适与观察] 5. [fact] · 2026-08-09 16:17:17 [儿童健康细节已脱敏：鼻部症状与止血处理、皮肤不适与观察] 6. [fact] · 2026-08-09 16:17:17 [儿童健康细节已脱敏：鼻腔血痂处理、家庭保湿处理] 7. [fact] · 2026-08-09 16:17:17 [儿童健康细节已脱敏：鼻腔血痂处理、鼻腔湿润与清洁]
GPT-4.1 实际回答69.09s
[儿童健康回答已脱敏；GPT-4.1 合并了鼻部症状、皮肤不适、既往病史与用药、家庭处理，并明确指出召回证据仍不完整。]
09 在云端连续会话研究中，10 轮后上下文由哪些部分构成、各占多少？生产配置预计多少轮触发压缩，低阈值 probe 第几轮真实压缩，压缩后还能不能召回早期事实？ 系统研究 固定证据覆盖不足
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）8 到 8 条 · 2.25s
1. [fact] · 2026-08-10 02:56:11 MindMemOS 在生产配置下,20 轮实验未触发压缩,但按当前增长速度预计约 870–945 轮触发压缩。 2. [fact] · 2026-08-08 04:08:03 截图显示远程 Hermes 会话上下文已膨胀到约 **141 万 tokens**,超过压缩阈值约 **46.1 万**,而且自动压缩连续无效,最终无法继续响应。 这不是 MindMemOS 召回一次塞入 4000 字直接造成的正常增长,更像是: - 超长工具输出或任务日志不断回灌; - 压缩后的摘要没有有效缩小上下文; - Agent 长时间运行到 45/100 iteration; - 可能重复注入历史内容。 当前这个会话已经基本无法挽救,需要 `/new`;但根因仍需检查远程 Hermes 的会话记录和压缩日志。你要我现在直接排查 [远端环境] 上为什么压缩失败吗? 3. [fact] · 2026-08-10 01:48:26 用户计划从本地 Hermes 聊天记录中筛选自己提交的问题,并在远程云端 Hermes 上进行测试,以分析会话过程中的上下文累计长度结构,包括对话轮次、记忆结构、系统提示词数量、工具调用数量、记忆检索数量及其各自在上下文长度中的比例,并观察对话达到一定轮数后系统何时发生压缩,从而评估记忆插件的价值。 4. [fact] · 2026-08-09 10:19:33 会话持续多轮后工具输出和上下文体积膨胀,summary 已不足以显著压缩体积。 5. [fact] · 2026-08-10 00:22:54 主上下文两次压缩发生在 07:52 和 08:16,每次处理后令体积由约 463K tokens 减至约 200K tokens,间隔约 23 分钟,系触发线 461K 导致。 6. [fact] · 2024-08-10 00:00:00 在 2024-08-10,compression-probe 方案实验回合 14、15、16 涉及上下文压缩过程。 7. [fact] · 2026-08-09 18:28:20 基线结果验证了当前主要问题是召回精度不足和无关上下文占比过高。 8. [fact] · 2026-08-08 02:21:00 English translation: “How much information does each call usually return? Is it causing the context explosion?” [称呼已脱敏],结论:**会占上下文,但不是这次突然爆炸的主因。** ## 实测大小 ### Provider 自动 Recall 当前限制: - 最多 **8 条** - 最多 **4000 字符** - 不截断单条记忆 最近三轮自动注入连同用户消息的输入增量上限: - **1422 tokens** - **1623 tokens** - **241 tokens** - 平均不超过 **1095 tokens/轮** ### 我主动调用 MCP Recall 本会话两次返回体: - **261 字符** - **3310 字符** - 平均 **1786 字符** - 合计 **3571 字符** 早些时候的宽泛手动查询曾返回 **5720** 和 **17048 字符**。说明手动 Recall 如果查询范围大,仍可能返回很多;但这不等于自动注入量。 ## 是否导致上下文爆炸? **不是主要原因。** 那次上下文突然增加: - 增长:**113,372 tokens** - 拉取工具结果:约 **427,945 字符** - 主要来源: - 大日志:277,381 字符 - 后续搜索和探测:62,993 字符 - Skill 全文:55,629 字符 最近单轮自动 Recall 的最高增量上限,只相当于那次爆炸的约 **1.43%**。 当前会话里也很明显: - 两次 MM Recall:**3571 字符** - 两次 `session_search`:**67,378 字符** - `session_search` 是 MM Recall 的 **18.9 倍** ## 真正风险 MM 自动 Recall 虽然不会造成一次性爆炸,但如果每轮都注入重复长记忆并保留在会话历史中,会持续累积。 所以准确结论是: ```text 突然爆炸:主要是我读取了过多日志、Skill 和会话数据 长期膨胀:MM 自动 Recall 是次要累积因素 ``` 后续应把自动 Recall 做成临时上下文、去重,并继续严格限制长度。
GPT-4.1 实际回答42.06s
1. 10 轮后上下文由哪些部分构成、各占多少？ - 10 轮后上下文主要包括：对话轮次内容、记忆结构（如自动/手动 Recall 注入的记忆）、系统提示词、工具调用结果、记忆检索内容等。具体占比：自动 Recall 每轮平均不超过 1095 tokens，手动 Recall 可能返回 261–17048 字符，工具调用和日志输出在极端情况下可占据绝大部分（如一次 session_search 可达 67,378 字符，远超 Recall）。但在正常 10 轮内，自动 Recall 和对话内容为主，工具输出和大日志若未频繁注入则占比有限。 2. 生产配置预计多少轮触发压缩？ - 生产配置下，20 轮实验未触发压缩，预计约 870–945 轮才会触发压缩。 3. 低阈值 probe 第几轮真实压缩？ - compression-probe 方案实验在第 14、15、16 轮涉及上下文压缩过程。 4. 压缩后还能不能召回早期事实？ - 证据不足，未明确说明压缩后是否还能召回早期事实。需要更多信息。
10 为什么我说现在每条记忆看不到来源？历史批量飞书文档来源、后续实时记忆 provenance 和 topic 分别出了什么问题，后来怎么补的？ 系统研究 固定证据覆盖不足
MindMemOS 实际召回（安全脱敏）6 到 5 条 · 1.42s
1. [fact] · 2026-08-09 16:03:33 在批量导入飞书文档时,系统通过额外字段写入文档名到来源,因此早期导入的记忆显示来源完整。 2. [fact] · 2026-08-10 00:09:24 xMemory、Zep 与 PIKE‐RAG 等研究指出当前记忆系统存在的问题包括:记忆未拆成原子事实、active/archived/obsolete 生命周期不清晰、新旧事实缺少时间有效性、多问句未拆解、固定 top-k 导致召回相似内容等,这些为后续改造提供了方向。 3. [fact] · 2026-08-02 14:50:44 用户的知识分散在 Hermes memory.md、user.md、[本地路径已脱敏]、[本地路径已脱敏]、飞书 [姓名已脱敏]'s Memory wiki space、项目 .hermes/memory.md、Hermes skills、Notion、GitHub 及其他散点来源中,彼此未串联;这是“找不到东西”的根因。 4. [fact] · 2026-08-09 16:03:33 部分记忆的来源字段显示为“未标注”,需要更新这些来源并添加主题字段显示。 5. [fact] · 2026-08-09 15:36:58 MindMemOS 记忆卡片目前在界面上没有展示实体标签,且来源显示依赖部分可选字段,导致看起来来源为空。
GPT-4.1 实际回答21.33s
你说现在每条记忆看不到来源，原因如下： 1. 历史批量飞书文档来源：早期批量导入飞书文档时，系统通过额外字段写入文档名到来源，因此这些记忆来源是完整的。但部分记忆的来源字段显示为“未标注”，需要后续补充来源和主题字段。 2. 后续实时记忆 provenance 问题：MindMemOS 记忆卡片界面没有展示实体标签，且来源显示依赖部分可选字段，导致部分记忆来源为空。 3. topic 问题：部分记忆缺少主题（topic）字段显示，需要补充。 后来补救措施：需要更新“未标注”来源的记忆，并补充主题字段显示。 证据未提及具体补救措施的详细执行过程。
没有匹配的调用。
现场保留：部分游戏题优先召回了“测试问题覆盖范围”这类元记忆，而不是游戏事实；健康题和上下文压缩题也出现证据不全。这些都是实际系统问题，没有在报告里美化。