上周有人在群里甩了个 arXiv 链接，2609.13771，Homeostatic Continual Learning，9 月 12 号挂上去的。18 页，12 张图，1 张表。图比一般论文密，看得出来作者是真想把机制画清楚。
我点开它的时候，正在改自己那个 agent 的记忆层，改得一肚子火。
这论文跟我平时捣鼓的东西看着不搭边——它讲的是一个会动的智能体怎么在环境变化里持续学，还不把旧东西忘干净。但这恰好是我这半年最头疼的一件事。那天晚上代码没改，PDF 从头翻到尾。
先说我为什么火大。
记忆文件是去年随手建的，开头十几行，"这个项目用 pnpm""不要动 legacy 目录"。上个月我看了眼，四百多行。每次开新会话，system prompt 第一件事就是把它整份灌进去。我一直觉得这是对的——记得越多，它越懂我。
直到上个月它给我推了一个我三个月前就废掉的方案。
画外音：第一反应是骂它。骂完发现骂错了人。
两条记忆都在文件里。一条写"配置走 A 方案"，另一条写"别用 A，换 B"。它们在 embedding 空间里挨得特别近，因为说的是同一件事。检索的时候距离差不多，模型随手挑一条。它没背叛我，是我自己给它留了个二选一。
这才是全量记忆最要命的地方。它默认信息是资产，多存不亏，用的时候再筛——前提是能筛对。而向量检索筛的是相似度，不是正确性。相似度这东西，恰恰分不清两条互相矛盾的记忆里哪条还成立。我给每条加时间戳，能缓解一点，缓解的方式是让模型自己看日期猜。等于把判断外包给了一个更弱的判断。
现在做 agent 记忆，默认路子还是那三条：全量存、向量检索、定期总结。三条合起来，等于把最难的问题整个跳过去——什么才配被记住。
论文里那个机制，一句话：智能体输出出现异常的时候，它不回头改自己，而是回到环境数据里，去定位那个异常点。
这方向跟我的本能是拧着的。我的肌肉反应是——出问题，改 prompt，加一条规则。改的是智能体自己。
可要是环境里有个东西跟我的假设对不上呢？那我改一百遍 prompt 都是白改。规则里写"这个接口返回 status 字段"，接口早改成 state 了，我加十条"请仔细检查"它也变不出 status 来。
去年冬天我让 agent 挂机跑批处理，任务很简单，两万多条记录按标题去重。第二天早上它交回来，标了三百多条重复。我抽了几条看，三条里有一条根本不是同一件事。当时的处理方式是——花小半个晚上，在指令里加了一句"注意标题里可能有多余空格"。加完重跑，还是错。
后来才发现那批数据里有全角空格，还有几条标题末尾挂着不可见的换行符。那晚上我干的所有事，都是往智能体身上加规则。真正该干的是回到数据里，把被判成重复的那些抽几十条出来，看看它们到底长什么样。十分钟的活，我绕了一晚上。
"去定位环境数据中的异常点"，说的就是这个。它把校正的对象从智能体挪到了环境假设上。这个挪动比它后面讲的那套世界模型值钱得多，至少对我来说是这样。
顺着这个思路我把记忆层重新想了一遍，发现第二个我一直没算过的代价：上下文预算。
四百多行压进去，大概小一万 token。单看不多。但它是每个新会话的固定开销，而且占的位置在最前面，后面所有推理都踩在它上面。我刚建文件的时候一条记忆值十条，现在十条里有三条过期、两条互相打架、五条是废话。等于我每次开工，都先往脑子里塞一坨纯度越来越低的背景，再指望它在这个基础上判断得准。
"实习生"这个说法我用了一年多，这回得修正一下：它现在的问题不是记性差，是记性太好，而且不会忘。
论文讲的"灾难性遗忘"，跟我在 agent 项目里说的"遗忘"其实不是一回事。论文担心的是模型学了新任务、把旧任务的参数覆盖了，是模型层面的事。我这边正好反过来——模型什么都不忘，因为我什么都往里写。真正忘掉东西的是我自己。我忘了当初为什么定下某条规则。那条规则以一行光秃秃的结论躺在文件里，前提、场景、代价全丢了，剩下一个看着像废话的句子。
所以遗忘有时候不是缺陷，是缺省值。这是那篇论文读完，我唯一坚定的一点。
然后是我不太买账的部分。
论文说可以用这个思路构建世界模型：把世界里的对象分解成特征，把对象抽象成可比较的概念实例，再用特征把概念映射到意图。这话写进论文里特别顺，那 12 张图里有几张就是在画这个三层结构，我盯着看了很久。
第一遍读完我想翻白眼。特征是谁定的？
如果特征是我手写的，那这套东西就是我那堆手写规则换了个说法——不叫世界模型，叫配置文件。如果特征是从数据里自己长出来的，那我得知道它怎么长、长出来什么样。18 页里留给这部分的篇幅不算多，我看了三遍，也没抓住它是怎么从"一次异常定位"走到"一组可复用特征"的。
不排除是我没读懂。论文最后自己也写了，这方法离实用还有一段路。那就先记着——等哪天我真拿它搭出个能跑的东西，再回来写下半篇。别急着下结论，我在这上面翻过车：之前否过一个我没看完的东西，后来被自己打脸。
扯远了，回正题，讲我实际改了什么。
改动一，记忆不再每次会话结束就写。改成只在两类事发生的时候才写：我明确纠正了它，或者它的输出跟我预期不符。其余一概不写，对话日志该扔就扔。
改动二，每条写进去的记忆，必须带上触发它的那次环境数据。原来我的条目长这样：
- 部署脚本用 pnpm，不要用 npm
现在是这样的：
- 部署脚本用 pnpm，不要用 npm
触发：用 npm 装了一次依赖，锁文件被改写成 package-lock.json，
跟仓库里的 pnpm-lock.yaml 打架，CI 直接挂在这一步
多出来那两行不是装饰。它是我下次判断这条记忆还成不成立的唯一线索。哪天项目真换回 npm 了，我看一眼触发条件就知道这条该不该删，不用再去翻三个月前的对话记录。
然后我把整个文件从头到尾过了一遍。删的标准就一条：这条记忆说没说清它对应哪一次翻车。说不清的，全删。
删掉的大概是些什么？"优先用函数式写法""注释要写清楚""注意边界情况"。这些不是记忆，是我的审美，是我个人偏好的一份清单。它们放在记忆文件里的唯一效果，就是每次会话白烧一遍 context。
画外音：我甚至删掉了自己半年前郑重其事写的一条"记得检查边界情况" 😅。它跟那些"请仔细检查"的 prompt 一个毛病——太抽象，接不住，模型看到它跟没看到一样。
现在这个文件两页多一点。它变聪明了吗？我不知道，这个不好测，也没什么基准能跑。但它至少不再同时告诉我"用 A"和"别用 A"了。光这一个变化，就够我先把这版留着。
有条规则我打算一直守着：凡是要写进记忆的条目，先回答一个问题——它对应哪一次翻车。答不上来的，不配进去。
我知道这文件还会长回去。记忆这东西跟桌面一样，没人管就自动变乱，所以这条规则不是为了让它变短，是为了让我每次往里写之前多犹豫那么一下。
那篇 PDF 我留在收藏夹里了。不是因为它那套世界模型，是因为"异常才写回"这五个字，值得我把剩下的十七页半再啃一遍。