九、长期记忆检索不能只讲 TopK很多人讲长期记忆，会说：用户提问后，向量检索 TopK，再塞回 Prompt。这个答案只能算入门。真实工程里，长期记忆检索至少要考虑六个问题。1、相似度不等于相关性用户问：帮我设计订单接口自动化测试方案。系统可能会召回很多历史接口文档、旧测试用例、缺陷记录。但真正有价值的，不一定是所有历史材料本身，而是和当前任务直接相关的测试规范、核心链路、历史高频缺陷和团队约定。例如系统可以召回：团队要求测试方案优先按业务风险分层核心链路必须优先覆盖登录、下单、支付、订单状态流转支付回调需要重点验证幂等性自动化脚本必须考虑测试数据隔离和环境清理输出方案要能直接进入测试评审，而不是停留在概念设计所以记忆需要分类：preference：团队偏好fact：事实信息project：项目背景decision：历史决策constraint：限制条件summary：历史摘要检索时可以按类型加权：score = semantic_score * 0.6 + type_weight * 0.2 + recency_score * 0.1 + confidence_score * 0.12、旧记忆可能已经过期比如早期记忆里记录的是：下单接口只需要校验订单创建成功。后来团队在故障复盘中更新了要求：下单接口除了校验订单创建成功，还必须校验库存扣减、优惠券核销、订单状态流转和消息通知是否一致。如果长期记忆不更新，Agent 后续仍然只生成“订单创建成功”的基础用例，就会漏掉真正高风险的校验点。所以记忆需要版本、时间戳和状态：{ "content": "订单接口自动化测试需要同时校验订单创建、库存扣减、优惠券核销、订单状态流转和消息通知一致性。", "status": "active", "created_at": "2026-06-27", "replaces": ["memory_1024"]}3、记忆之间可能冲突例如：旧记忆：团队接口自动化只要求覆盖主流程新记忆：团队现在要求主流程、异常流程、幂等场景和数据一致性一起覆盖系统不能简单都保留。更合理的方式是标记旧记忆失效，或者把它限定到历史项目中，避免后续生成测试方案时继续按旧标准输出。可以采用三种策略：
发布于 北京
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