Anthropic 拆解智能体记忆：Claude 边干边记，再靠“做梦”回头纠错整理 Anthropic 工程团队 11 月 6 日发文，讲他们怎么给 Claude 设计跨会话的记忆。难点在于：Cl...

宝玉 on X: "Anthropic 拆解智能体记忆：Claude 边干边记，再靠“做梦”回头纠错整理 Anthropic 工程团队 11 月 6 日发文，讲他们怎么给 Claude 设计跨会话的记忆。难点在于：Claude 得在当下决定什么值得记，可它并不知道以后会用到什么。 他们的办法是加一个后台步骤，叫“做梦”（dreaming）：会话结束后，让 Claude 回头翻原始对话记录，改掉记错的笔记，把零散笔记整理成更好找的形式。这有点像人睡觉时大脑回放白天的经历，把一部分沉淀成长期知识。 • 新模型明显更会用记忆：在一个查数据库答题的测试里，Sonnet 4.6 有记忆只从 0.… / X

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Anthropic 拆解智能体记忆：Claude 边干边记，再靠“做梦”回头纠错整理 Anthropic 工程团队 11 月 6 日发文，讲他们怎么给 Claude 设计跨会话的记忆。难点在于：Claude 得在当下决定什么值得记，可它并不知道以后会用到什么。 他们的办法是加一个后台步骤，叫“做梦”（dreaming）：会话结束后，让 Claude 回头翻原始对话记录，改掉记错的笔记，把零散笔记整理成更好找的形式。这有点像人睡觉时大脑回放白天的经历，把一部分沉淀成长期知识。 • 新模型明显更会用记忆：在一个查数据库答题的测试里，Sonnet 4.6 有记忆只从 0.330 涨到 0.364，Opus 5 从 0.564 涨到 0.828（满分 1） • 玩宝可梦红版，Sonnet 3.7 写了 413 个记忆文件，只拿到 1 枚徽章；Fable 5 只写了 10 个文件，拿到 4 枚 • 一条记错的笔记经“做梦”改正后，Claude 走出了月见山；没改的那次三次掉回原路，最后也没到下一座城 【记忆分四层】 文章给“智能体记忆”的定义是：Claude 从经历中学到、跨会话保留、存成以后能读的内容。改模型权重、单次对话里临时学到的东西、上下文快满时把旧对话压成摘要，这三种都不算。 按 Anthropic 的划分，记忆从下到上分四层：最底下是原始会话记录，可以搜索；往上是 Claude 自己写的记忆笔记；再往上是整理出来的结构，比如互相链接的 wiki；最顶层是每次开新会话就自动塞进上下文的内容。“做梦”负责把下层的东西核对、提炼，再往上送。 【会挑比记得多更重要】 宝可梦测试最能说明问题。Sonnet 3.7 觉得什么都可能有用，每场战斗、每个道具、每个路人都单独建文件，玩到 1 万步左右，记忆已有近 98 万字符。那时它开始建第四个“总”文件夹，接下来 17 步新建 6 个文件、删掉 9 个，一步游戏都没玩。 Fable 5 只记屏幕上看不到的东西。钱和位置每回合都能从画面读出来，记下来多余，还很快过期；策略和验证过的规律只有自己总结出来才存在。它用一个 global.md 当总控台，写着当前目标、打道馆的计划和自己的记忆规则。七个精灵球都没抓到鲤鱼王之后，它记下：“连续 3 球失败，就改变节奏，在菜单步骤之间多按几下等待。”Opus 5.5 用类似的小文件夹，边玩边改，最后通关。 数据库测试里，每道题都开新会话，只有记忆文件夹能带过去，答完会被告知正确答案。Sonnet 4.6 只会堆一堆没验证的猜测。Anthropic 说 Opus 5 是这批模型里第一个形成完整学习循环的：大多数笔记写了规则、怎么确认它成立、以前的答案，还有踩过的坑。 【给开发者的几条经验】 告诉 Claude 记忆是干什么的，别规定怎么记。只说一句“有个记忆文件夹可用”，Opus 4.7 和 Opus 5 就用得很好；加一条“只记录失败”，两者都丢掉了记忆带来的大部分提升。 老模型需要点拨。让 Sonnet 4.6 答题前先读记忆、并验证自己的猜测，得分从 0.364 涨到 0.641。Sonnet 5 不用提醒，10 次里有 9 次会自己先读。 自动加载的那一层要小。它每次都占 token，错一条会被带进每个会话，而且指令文件越长，模型越不容易照做。Claude Code 的自动记忆只加载 MEMORY.md 的前 200 行或 25KB，这部分当目录用，细节放在下层，留个链接。 多个 agent 并行时别写同一个文件。在一个收购合同测试里，四个 agent 同时往一张共享条款表里写，互相覆盖，57 条要点只留住 41 条。改成每份合同一页、一个 agent 负责、条款原文照抄，57 条全部保住。 【“做梦”还能建 wiki】 Anthropic 用 5 月收购的软件公司 Stainless 的约 35 万份内部文件（约 4.2 亿 token）做测试，让 Opus 5 分 128 次会话持续整理成 wiki，再回答 25 个问题。只靠 wiki，得分从 13% 涨到 48%；只靠搜索是 53%；wiki 加搜索从 54% 涨到 61%，每题还省约 2 万 token。 wiki 适合需要跨文档拼信息的问题。一组 24 题的并购问答，过半要综合多份文件，用 wiki 答对 87%，只用搜索是 73%。答案在单份文件里就能搜到的任务，wiki 没有明显帮助；有一次 wiki 写到 203KB，比 115KB 的原始文件还大。 【能不能用上】 “做梦”已经是 Claude Managed Agents（Anthropic 托管的 agent 运行服务）里的功能，目前是研究预览，要申请才能用；跨会话的记忆库功能是 beta。Anthropic 也放出了 cookbook，教开发者用自己的提示词和模型搭一套。 以上数字都来自 Anthropic 自己的测试，宝可梦的对比是每个模型各跑一次。文章也说，“做梦”要额外花算力，记忆该多久复查一次、在干活时记还是事后整理，都还没有定论。 原文：

anthropic.com/research/compo…

Anthropic

@AnthropicAI

Nov 6

Memory is what allows Claude to learn from experience. In a new Engineering Blog post, we share how “dreaming” helps Claude organize what it’s learned, correct its mistakes, and find what it needs more easily the next time.

3:21 AM · Nov 8, 2026

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