项目定位#
Agent Memory Workflow 是一个关于 agent 记忆与任务连续性的实践项目。它试图回答一个很实际的问题：当任务跨越多轮对话和多次执行时，哪些信息应该留下，哪些信息应该被主动丢掉。
核心判断#
记忆不是把所有内容永久堆积起来，而是让下一次行动能获得足够、可靠且可验证的上下文。项目围绕本地文件、工作流约定和任务边界展开，减少对隐藏状态的依赖。
把记忆落成用户目录里的 Markdown 和 JSON，而不是藏进某个服务的数据库，是这个项目最重要的选择：文件可以打开看、可以 diff、可以纳入备份，发现偏差能直接修改。记忆一旦不可见，「agent 为什么这么做」就无从审查，过期的旧信息也会被一直静默引用下去。
「哪些留下、哪些丢掉」也因此有了可操作的答案：留下的是稳定事实——环境、约定、长期目标，这类信息值得跨会话复用；丢掉的是会话性内容和敏感值——一次性的中间结论、密码、token。前者写进文件，后者要么被明确标记为仅限当前会话，要么在写入前就被验证器拦下。
工作流#
项目把共享上下文放在用户控制的 $HOME\.agents 目录中，并用一组小工具管理生命周期：先用 preflight 检查环境，再用 init 生成模板；用户填写稳定事实后，通过 verify 检查文件结构、引用、版本和常见敏感模式，最后把导入提示交给本地 Agent。
除了初始化和验证，工具还提供 status、doctor、show-paths、import-prompt 和 upgrade。这让「记住了什么」变成可以查看、复现和升级的文件流程，而不是一次对话中的隐式状态。
安全边界#
这是本地优先的文件协议，不是云端记忆服务、数据库、凭据管理器或多用户权限系统。模板明确禁止写入密码、token、私钥、Cookie、数据库凭据和私人会话记录；多设备同步、执行沙箱和远程 Agent 适配也不在当前范围内。
当前状态#
项目以 PowerShell 7 和 Node.js CLI 为主要入口，提供 Markdown 模板、JSON manifest、验证器和导入回执模板。回执要求 Agent 说明实际读取了哪些文件、是否写入了可持久位置，以及只能保留在当前会话时明确标记为 chat_local_only。回执的作用是把「已导入」从一句口头承诺变成可核对的清单——读了哪些、漏了哪些、写到了哪里，都有据可查。
项目价值#
它更像一套可重复的工作方法，而不是一个包装好的 AI 产品。通过把记忆写成可读、可审阅的材料，agent 的连续性才不会变成无法解释的黑箱。