Anthropic 研究：Claude 可跨会话整理记忆，离线“做梦”修正笔记

Anthropic 于 11 月 6 日发布一项研究，描述 Claude 如何跨会话构建和维护记忆。公司团队认为，智能体需要类似人脑的分工：工作时记录经历，随后由一个独立的离线流程把记录整理为持久知识，Anthropic 将这一流程称为“做梦”。

研究称，Claude 在 Continual Learning Bench 1.0 基准和《宝可梦 红》长时程任务中均取得提升，但笔记撰写会分散工作注意力、“做梦”消耗算力，以及笔记可能出错或过时等问题仍未解决。

未解问题与建议

“做梦”还可以将笔记提升到层级结构顶层，由运行框架在每个会话开始时加载到上下文中，这样 Claude 无需先知道某条笔记存在就能使用它。这一层必须保持很小，因为注入的笔记会消耗 token，而一条糟糕的笔记会在每个会话中重复出现。Anthropic 关于 Claude Code 的文档警告说，更长的指令文件会降低遵循度；Claude Code 的自动记忆只加载其 MEMORY.md 索引的前 200 行或 25 KB，其余内容按需读取。

聚焦同样重要。在一项基于合同条款的法律简报任务中，最初的 wiki 指令没有说明合同条款最重要，多个智能体同时写入一张共享表，覆盖了彼此的条目，wiki 只包含 57 条评分合同事实中的 41 条，即 72%。Anthropic 随后运行循环，让 Claude 反思失败、提出新指令并重建 wiki，修订后的方法为每份合同分配独立页面、由单个智能体编写并逐字引用条款，该简报最终满足 100% 的标准。

“做梦”还能跨多个会话搜索以发现共同模式和重复错误。在 LAB wiki 中，Claude 有时会链接到尚不存在的页面，第二次“做梦”处理将九个失效链接重新指向同一批文档的现有页面，并新增了三个页面，包括一个索引。

Anthropic 列出的未解问题包括：在任务过程中写笔记会分散对工作本身的注意力；“做梦”将这项工作移到后台，但其结果可能在 Claude 需要时尚未准备好；笔记也可能出错或随条件变化而漂移，而且“做梦”会消耗算力。公司建议将“做梦”聚焦于经常变化的信息，或根据记忆被访问的频率调整其运行频率，并认为记录搜索应继续作为基础，wiki 等表示形式在与搜索配对时效果最好，且需要维护以避免错误累积。该公司表示，Claude 对保存什么的判断已经改善，但没有模型能知道后续轮次会需要什么；开发者可以从 Anthropic 关于“做梦”和知识 wiki 的 cookbook 开始尝试这一方法。

要点

• 研究由 Anthropic 于 11 月 6 日发布，Lance Martin 被列为主笔
• “做梦”指离线审阅会话记录、修正错误并构建记忆结构
• Claude Opus 5 是首个在 CL-Bench 上完成学习循环的模型
• Fable 5 用两个文件夹九个文件获得四枚徽章，Sonnet 3.7 用 225 个文件夹 413 个文件获得一枚
• 在约 35 万份内部文件上，wiki 加搜索得分从 54% 升至 61%