工作记忆

概述

认知科学概念在 AI Agent 系统中的工程化应用——在无状态 LLM 之上构建可中断、可恢复的短期记忆层，使 Agent 具备人类工程师"中断后继续"的能力。

关键内容

1. 认知科学起源：工作记忆（Working Memory）是人类认知系统的核心组件，负责临时存储和处理当前任务所需的信息。与长期记忆不同，工作记忆容量有限但访问快速，是推理、决策和问题执行的"思维工作台"。

2. Agent 系统的工程映射：Codex会话管理器 将工作记忆概念工程化为 Session 机制——通过 transcript.jsonl 持久化对话流、metadata.json 保存环境状态、approvals.log 记录人类决策，在无状态 LLM 之上构建出可中断的工作记忆层。

3. 关键设计原则：Transcript 只追加不修改——这一不变性保证了工作记忆的可信度。人类工程师可以中断工作去开会，回来后上下文完整；Agent 通过相同机制获得对等的"可中断工作记忆"能力，任何时刻中断，任何时刻恢复。

4. 与上下文窗口的关系：工作记忆不同于 上下文窗口——后者是模型的硬性技术限制，前者是在此限制之上构建的工程抽象。当工作记忆超出上下文窗口时，通过 上下文压缩 保留关键决策节点，舍弃冗余对话。

来源

• raw/articles/ai-tools/codex/05_codex_session_manager.md — Codex CLI 深度解析 Vol.5：Session Manager，工程哲学摘要

相关

• Codex会话管理器 — implements
• LLM-Statelessness — extends
• 上下文窗口 — relates_to
• 上下文压缩（Context Compaction） — relates_to