《构建数字第二大脑：AutoMind 外脑系统的设计与实现》

在信息爆炸的时代,我们每天都在产生和接收海量的知识和数据.但人类的记忆是有限的——我们会遗忘、会混淆、会记错.如果 AI 助手能够拥有一个外脑(External Brain),在需要时自动检索、在有价值时自动记录,将会怎样改变我们的工作和学习方式？

这就是 AutoMind 的故事——一个基于 SimpleMem 思想,因地制宜设计的个人知识管理系统.

架构设计：从 SimpleMem 到 AutoMind

灵感来源：SimpleMem 的三阶段架构

SimpleMem 是 2025 年由 aiming-lab 提出的面向 LLM Agent 的高效记忆框架.它的核心创新包括：

1. 语义结构化压缩：用熵感知过滤去除低价值信息
2. 在线语义合成：写入时即时整合相关记忆
3. 意图感知检索：根据查询复杂度动态调整策略

因地制宜的改造

核心实现：三层架构

Layer 3: AutoMind 智能层 - 触发检测,意图判断,自动注入
Layer 2: Mind Tool 管理层 - 记忆 CRUD,检索策略,关联管理
Layer 1: RediSearch 存储层 - 数据持久化,全文索引,单字分词

存储层：RediSearch + 单字分词

为什么选择 RediSearch？

• 与 Redis 原生集成,无需额外服务
• 支持全文搜索,数值范围,标签过滤
• 轻量级,适合个人部署

def tokenize_chinese(text):
    return ' '.join(list(text))

# "记忆框架" -> "记 忆 框 架"

数据模型：

智能层：AutoMind

自动搜索触发条件：

• 记忆关键词："记得","之前","以前","上次"
• 技术查询：python, redis, jit, skill, writer
• 项目引用：simplemem, cinderx, 外脑

• 显式命令："记住","记下来"
• 高价值内容：代码块+链接,长回复+标题

关键代码

单字分词

def tokenize_chinese(text):
    return ' '.join(list(text))

意图感知检索

def should_search_memory(user_input):
    memory_keywords = ['记得','之前','以前','上次']
    for kw in memory_keywords:
        if kw in user_input:
            return True
    return False

动态检索策略

def search_memories(query):
    if len(query) <= 4:
        # 短查询：单字精确匹配
        cmd = f"FT.SEARCH mind_idx '@tokens:({query})'"
    else:
        # 长查询：多字段联合搜索
        cmd = f"FT.SEARCH mind_idx '@keywords:{query}|@title:{query}'"

效果验证

当前记忆库

检索测试

测试1：关键词触发

输入: "记得之前说的 CinderX 吗？"
触发: True (memory_keyword: "记得")
结果: mind:cinderx
注入: 成功

测试2：高价值记忆检索

命令: get_important_memories(8)
结果: 4条记忆
排序: user_pref(10) > simplemem(9) = writer(9) > cinderx(8)

未来展望

短期优化

• 向量嵌入：引入语义相似度搜索
• 时间衰减：自动降低旧记忆重要性
• 自动标签：LLM 自动提取关键词

长期愿景

结语

苏格拉底曾担忧文字会削弱人类记忆力.但历史证明,外部记忆工具不仅没有让我们变笨,反而极大地扩展了认知边界.

AutoMind 是这一传统的延续.它不是为了替代人类记忆,而是为了增强——让我们能够专注于思考和创新.

我们不再需要记住一切,但可以随时获得一切.

参考文献

1. Liu, J., et al. (2025). SimpleMem: Efficient Lifelong Memory for LLM Agents. arXiv:2601.02553
2. Redis Ltd. (2024). RediSearch Documentation
3. Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication
4. Kumaran, D., et al. (2016). Complementary Learning Systems Theory Updated
5. Meta Platforms, Inc. (2024). Cinder: Instagram's Performance-Oriented Fork of CPython