Anthropic让Claude「做梦」整理记忆：35万份文件，问答得分从53%升至61%

contact@theblockbeats.org (律动BlockBeats)

动察 Beating AI 快讯，Anthropic 发布一篇关于 Agent 长期记忆的研究，详细介绍了 Claude 的「做梦」（Dreaming）机制。Agent 持续执行任务后，会积累大量对话、操作记录和笔记。但这些信息可能过时、相互矛盾，真正需要时也未必找得到。

Anthropic 将记忆分成四层：原始记录、精选笔记、互相关联的 Wiki 知识库，以及每次启动时自动加载的简短索引。Claude 可以在执行任务时随手记下重要信息。「做梦」则会在任务间隙回顾历史记录，纠正错误、删除过时内容，并从多次任务中提炼出新的经验。下次启动时，Claude 只需加载简短索引，再按需查找相关记忆，不必重新阅读全部历史。

Anthropic 使用约 35 万份 Stainless 公司内部文件进行实验，总计 4.2 亿 Token。研究人员让 Opus 5 经过 128 轮会话，不断阅读文件、建立 Wiki、合并重复内容并核实事实。

在针对这些文件的 25 道问题中，单独使用搜索工具的得分为 53%，加入逐步完善的 Wiki 后达到 61%。回答每道题还平均节省约 2 万 Token。遇到需要综合多份合同才能回答的问题，Wiki 的优势尤其明显；但如果答案就在单份文件里，普通搜索已经足够。

Anthropic 还让 Claude 玩《宝可梦 红》。旧版 Sonnet 3.7 记录了 413 份记忆文件，最终只拿到一枚徽章。新版 Fable 5 只保留 10 份文件，却拿到了四枚徽章。新版模型更善于区分值得保存的策略和随时能重新查看的游戏状态。