思维怪怪(@0xLogicrw):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：完整的历史记录、主动保存的重要笔记、将分散经验关联起来的 Wiki 知识库，以及每次启动时加载的简短索引。Claude 可以在执行任务时随手记下重要信息，再通过「做梦」在任务间隙回顾历史、纠正错误，并将多次任务中发现的规律整理进 Wiki。下次启动时，它只需加载索引，再按需查找相关知识，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。

2026.11.07 04:56

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：完整的历史记录、主动保存的重要笔记、将分散经验关联起来的 Wiki 知识库，以及每次启动时加载的简短索引。Claude 可以在执行任务时随手记下重要信息，再通过「做梦」在任务间隙回顾历史、纠正错误，并将多次任务中发现的规律整理进 Wiki。下次启动时，它只需加载索引，再按需查找相关知识，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。

Anthropic@AnthropicAI

2026.11.06 21:16

Memory is what allows Claude to learn from experience. In a new Engineering Blog post, we share how “dreaming” helps Claude organize what it’s learned, correct its mistakes, and find what it needs more easily the next time.

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