AI應用風向標（公眾號：ZhidxcomAI）
編譯｜畢偉豪
編輯｜漠影

智東西5月25日消息，近日，海外博主Codez將所有和Claude記憶相關的信息，整合成了一篇如何讓Claude擁有記憶的指南。他直言，現在還有很多人會遇到這樣的情況：每次打開一個新的Claude對話，它都從零開始，不知道用戶的名字，不記得昨天已經糾正過它三遍的事，更不記得用戶討厭列表式總結。

這不是Bug，這是大語言模型的底層特性，每個會話獨立啟動，除非你把上下文喂回去。

對聊天機器人來說這并沒有什么問題，但對一個跑重復任務的Agent，如果它跑到第100次還和第1次一樣，那簡直是災難。

不過解決方案已然推出：今年3月份，Anthropic向所有Claude賬戶推送了Chat Memory；5月6日，在Code with Claude活動上，Dreaming記憶系統作為Managed Agents的研究預覽放出。

這兩項功能加上正確的配置，構成了讓Agent跨會話、跨周記住用戶偏好的四層架構，以下是Codez總結的12步實操路徑。

一、基礎層：開啟內置記憶，但別等Claude猜你的偏好

第一步是打開很多人并不知道已經存在的功能，3月份，Anthropic就已經向所有賬號推送了Chat Memory功能，但很多使用者并不知曉。

操作路徑：點擊頭像，進入Settings，找到Capabilities，翻到Memory區域，確認“Generate memory from chat history”已開啟。開啟后，Claude大約每24小時會對用戶的對話做一次記憶合成，這是后續所有層級的基石。

第二步有些反直覺：不要等Claude從對話歷史中推斷偏好，用戶需要直接告訴它。

比如，開一個新對話，輸入：“請記住以下關于我的信息：我在科技領域工作，主要工作內容是文章撰寫。我喜歡直接簡潔的表述，不要列表。我的寫作風格是簡潔干練。永遠不要過多修飾。”Claude會立即寫入記憶，下一場對話開始就帶著這些信息。

第三步是創建Project作為Agent的集合地。用戶需要進入Projects，創建New Project，按任務分類進行命名，隨后在自定義指令框中填入Agent的角色、標準和限制，之后這個Project里的每一場對話都會自動繼承這些指令。

第四步是用戶需要明白Project忘記的是什么，這是多數人踩坑的地方，Project只會持久地記住指令，在默認情況下不會記住對話歷史。

很多用戶建好Project、填好上下文、跑了幾場對話，然后開啟一個新對話，之前討論過的所有內容會全部消失，架構決策、半截任務、調試過程，什么都沒留下。

Anthropic的Project設計邏輯是：指令是常量，對話是變量。常量留在Project里，變量應該在每次會話中重新加載。問題在于，很多用戶把Project當成“給Agent的長期記憶空間”來用，這是對產品設計的根本誤讀。

這也是為什么很多人用完Project之后覺得“怎么還是每次從頭教”，因為他們把Project當成了記憶工具，事實上它只能記住指令。

二、持久記憶層：一個文件，讓Agent每次開工前先讀一遍

第五步是加一個活體記憶文件。最簡單的持久化記憶就是設置一個文件，讓Agent每次啟動時讀取，每次結束時追加。

在Claude Code里這個文件叫CLAUDE.md，在任意Agent里可以是放在Project Knowledge中的memory.md。這個文件關鍵的的規則是保持精簡，也即一個新會話在你還什么都沒輸入之前，大概只能用2萬個Token加載指令，不要把這個文件當維基百科來填，無需面面俱到。

第六步是開啟自動記憶。Claude Code內置了auto-memory機制，用戶可以在會話中用/memory切換，或在項目設置中開啟“autoMemoryEnabled”，開啟之后Agent會做輕量級自我記錄，用戶做出的調整可以保留到下個會話，而不是原地蒸發。

第七步是給記憶文件搭結構。一個只增長不整理的記憶文件會變成噪音。用戶需要將記憶文件分段處理，Codez給出了下面這四個具體的分層案例：

偏好段落：狀態匯報用簡短段落，不用列表。

決策段落：2026年4月18日，選Postgres而非Mongo，因為需要關系型報表。

變通方案：導出工具處理超過50MB文件會崩潰，先分割處理。

常犯錯誤：不要自動通過涉及auth模塊的PR。

第八步是決定什么值得記。不是所有東西都該被保存，每次重要會話后，Agent會回顧發生了什么，然后只提取值得保留的：一個決策、一個變通方案、一個偏好、一個錯誤，其他的都可以被舍棄。

什么是好的篩選標準呢？Codez總結的判準是，這個東西會不會改變Agent下次的行為？如果會，就保存；如果不會，就舍棄，什么都保留的記憶和全部丟失的記憶一樣沒用。

三、Dreaming層：讓Agent自己“做夢”整理經驗，Harvey效率暴增6倍

第九步是理解Dreaming到底是什么。5月6日，Anthropic在Code with Claude活動上將Dreaming作為Managed Agents的研究預覽正式發布。名字是從神經科學借來的：人類睡眠時，大腦會將白天的經歷鞏固為長期記憶，Dreaming對Agent做的事情，邏輯上如出一轍。

它是一個定時運行的后臺進程，讀取Agent已有的記憶庫和歷史會話記錄，產出一份重新整理后的新記憶庫：合并重復條目、用最新信息替換過時內容、從大量會話中提煉出之前未被顯式記錄的洞察。

值得注意的是，Dreaming不是萬能的。它只對反復跑同類任務的Agent有意義，也即跨幾十上百場會話去識別模式，一個只用了幾次的Agent，沒什么模式可提煉，Dreaming幫不上忙。

第十步是跑一次Dreaming的API流程。Dreaming目前處于研究預覽階段，使用需要滿足三個前提：持有Managed Agents的API密鑰、通過Anthropic表單申請Dreaming訪問權限、安裝最新Anthropic SDK的Python或TypeScript環境。每次調用需要設置特定的beta頭字段（dreaming-aware版本的SDK會自動處理）。

調用時輸入現有的記憶庫ID和最多100個近期的Agent會話ID，還可以通過指令引導Dreaming關注特定方向，比如“聚焦編程風格偏好，忽略一次性調試記錄”。

預覽期間支持的模型為claude opus 4.7和claude sonnet 4.6,費用按所選模型的標準API Token費率計費，成本隨輸入會話數量和長度大致呈線性增長。Anthropic官方建議從少量會話開始，先確認整理質量再擴大規模。

第十一步是關鍵的人工審查環節。輸入記憶庫在整個Dreaming過程中保持只讀，Dreaming生成的是一個獨立的新記憶庫，它的ID會在運行完成后出現在輸出數組中。

在切換使用之前，先把新記憶庫通讀一遍：合并的條目是否正確？被替換的舊內容是否真的過時了？提煉出的新洞察是真實模式還是數據噪音？這一步人工審查，是Agent越變越聰明和悄悄跑偏之間的分界線。

第十二步，信任輸出質量后，用戶可以改一行配置將Agent指向新記憶庫ID，然后給Dreaming設置自動運行周期：每晚跑一次，或每周跑一次，這取決于Agent的工作密度。

至此閉環完整形成：Agent白天工作，間歇期Dreaming整理經驗，每個周期后帶著更鋒利的記憶回來。不需要重新訓練，不需要手動調參。

法律AI公司Harvey的實測數據是這個閉環價值最直接的證明：在法律文檔起草流程中啟用Dreaming后，任務完成率提升了約6倍。那些之前因為Claude在會話間反復忘記文件格式差異和工具變通方案而頻繁卡住的任務，在記憶閉環建立后開始穩定跑通。

結語：Agent和員工的區別，就差這四層記憶

大多數人還是會用最習慣的方式打開Claude：一場新鮮但徹底健忘的對話，每輪重新解釋自己是誰、要什么、最近在做哪件事，然后困惑Agent為什么總是不長記性。

把四層記憶框架搭起來的人，拿到的是完全不同的東西：一個認識用戶的Agent，記得用戶的偏好和決策，積累每一次踩坑的教訓，自己定時整理和重寫記憶，每周都比上周更強。