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Hindsight 是一个 Agent 记忆系统，定位写得很直接：多数记忆系统在做「回忆对话历史」，它要做的是「让 Agent 学习」。

区别在哪，读它的核心概念就明白了。

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记忆分四层：

| 层 | 是什么 |
|----|--------|
| World facts | 关于世界的事实（炉子会烫） |
| Experiences | Agent 自己的经历（我碰了炉子，真的很疼） |
| Observations | 多条记忆整合成的、带证据的信念 |
| Mental models | 对「这个用户/项目是什么样」的稳定理解 |

前两层是原材料，后两层是加工品。绝大多数记忆系统停在第一层加一点第二层——存原始事实，用向量搜回来。Hindsight 花力气在第三第四层上。

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三个操作：retain 存，recall 取，reflect 想。

retain 背后做的事：LLM 提取关键事实、时间信息、实体、关系，归一化成标准实体、时间序列和搜索索引。

recall 同时跑四条检索：语义（向量）、关键词（BM25）、图（实体/时间/因果链）、时间（区间过滤）。结果用倒数排名融合加交叉编码器重排，再按 token 预算裁剪。

reflect 是深度分析：在已有记忆之上形成新连接，回答「该知道什么」这类问题，区别于「提到过什么」这类查询。销售 Agent 反思为什么有的外联消息有回应、有的没有，这种问题是 reflect 的活。

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两个设计最值得说。

一个是 **observations 的「精炼不覆盖」**。相关事实在后台整合成观察，每条观察带着支持它的证据——精确引用和证据计数。新证据进来时，已有信念被增强、削弱或扩展，不会被静默替换。这解决的是记忆系统最烦人的问题：后来的信息把先前的悄悄盖掉。

另一个是 **mental models 读时零 LLM**。你定义一个常问的问题（「这个用户的偏好是什么？」），Hindsight 持续维护答案，后台重写。读它是一次数据库查询——没有检索、没有 LLM 调用。Agent 启动时直接拿到一页沉淀好的知识，不用每次会话重新发现一遍。

这俩加一起，Agent 的记忆从「每次现查」变成「有积累的认知」。

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工程侧也齐。银行（bank）级隔离，一个 bank 一个脑，不串数据。多语言默认保留原文——张伟不会变成 Zhang Wei。Memory Defense 扫描 45 种密钥和 PII 模式，命中就脱敏或拦截。

接 Agent 的方式多到夸张：60+ 集成，一个 LLM wrapper 两行代码给现有 Agent 加记忆，内置 MCP 端点，coding agent 集成能从 git 历史和过往会话自动给每个仓库建 bank。

部署从 Docker 一条命令到 Helm 到托管云都有。存储是 pgvector 或 Oracle AI Database。

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记忆系统的竞争里，向量检索是底线，图是加分项，Hindsight 在抢的是更上面一层：让 Agent 对世界有**可更新的、带证据的、读起来不花钱的理解**。

这层的名字不叫检索，叫认知。


Hindsight 是一个 Agent 记忆系统，定位写得很直接：多数记忆系统在做「回忆对话历史」，它要做的是「让 Agent 学习」。

Hindsight：让 Agent 学会记忆，而不只是会检索

Hindsight 是一个 Agent 记忆系统，定位写得很直接：多数记忆系统在做「回忆对话历史」，它要做的是「让 Agent 学习」。 区别在哪，读它的核心概念就明白了。

软件研发

人工智能

算法

数据库

Hindsight通过四层记忆架构，使Agent从检索历史升级为持续学习，核心在Observations与Mentalmodels层实现证据化精炼与零LLM读取，提供银行级隔离与多语言支持，60+集成两行接入，让Agent拥有带证据、可更新的低成本认知积累。

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