# **IIT Manager Agent V2.8：记忆信息映射指南**

**核心逻辑：** \> \* **即时/全局信息** ![][image1] 存入 **Hot Memory (Markdown)** ![][image1] 每次对话都带。

* **历史/阶段信息** ![][image1] 存入 **Weekly Reports (Database)** ![][image1] 查历史时全量读取。

## **1\. 信息存储位置映射表**

| 信息类型 | 存储位置 | 存储形式 | 举例 | 谁来维护？ |
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| **用户偏好** (User Preferences) | **Hot Memory** (Level 3\) | iit\_project\_memory 中的 Markdown 列表 | "PI 喜欢简报格式" "不要在周末发消息" | **人工编辑** (Admin) 或 **每日 AI 提炼** |
| **经常出现的上下文** (Frequent Context) | **Hot Memory** (Level 3\) | iit\_project\_memory 中的 Markdown 文本 | "当前处于入组冲刺阶段" "P001 是重点关注对象" | **每日 AI 提炼** (Cron Job) |
| **关键决策** (Key Decisions) | **Weekly Reports** (Level 2\) | iit\_weekly\_reports 中的 summary 字段 | "2026-02-01 决定放宽入排标准" "确认 P003 不良事件不相关" | **每周 AI 归档** (Scheduler) |
| **踩过的坑/经验教训** (Lessons Learned) | **双重存储** | **Hot** (如果是永久教训) **Weekly** (如果是历史记录) | **Hot**: "严禁直接调用 API 修改数据" **Weekly**: "W5 因参数错误导致同步失败" | **人工** (定规矩) **AI** (记流水) |

## **2\. 详细存储机制**

### **2.1 用户偏好 & 经常出现的上下文 \-\> Hot Memory (Markdown)**

这部分信息需要\*\*“时刻生效”\*\*，所以必须存成轻量级的 Markdown，每次对话都注入 System Prompt。

* **存储表**：iit\_project\_memory (config 字段)  
* **内容示例**：  
  \# User Preferences  
  \- \[PI\]: 汇报时只看数据，不要废话。  
  \- \[CRC\]: 下午 2 点后比较忙，尽量上午推任务。

  \# Active Context  
  \- 当前重点任务：清理 3 月份的 Query。  
  \- 风险提示：P005 患者依从性差，需每日提醒。

* **更新机制**：  
  1. **被动更新**：管理员在后台手动修改。  
  2. **主动更新**：每天凌晨，AI 扫描昨日对话，如果发现用户说了“以后别...”，自动追加到这里。

### **2.2 关键决策 & 踩过的坑 \-\> Weekly Reports (编年史)**

这部分信息属于\*\*“项目历史”\*\*，不需要每次对话都挂在嘴边，但当用户问“回顾一下”时，需要能查到。

* **存储表**：iit\_weekly\_reports  
* **内容示例 (Week 2026-05)**：  
  \[进度\]: 本周入组 3 人，累计 15 人。  
  \[决策\]: 2月3日 PI 会议决定：暂停筛选 "间质性肺炎" 既往史患者。  
  \[问题\]: 曾尝试自动录入化验单，但因 OCR 精度不足失败（踩坑记录），已回退为人工复核模式。

* **使用机制**：  
  * 当用户问：“我们之前为什么暂停筛选肺炎患者？”  
  * 意图识别判断为 QUERY\_HISTORY。  
  * 系统一次性拉取过去所有周报 (150条记录)，拼接成“编年史”，喂给 LLM 阅读并回答。

## **3\. 为什么这样设计？**

1. **偏好 (Preferences)** 必须是 **Hot** 的：  
   * 如果存到周报里，AI 可能聊着聊着就忘了“老板不喜欢废话”这个规矩。只有放在 Hot Memory (System Prompt) 里，才能保证每一句回复都符合老板口味。  
2. **决策 (Decisions)** 必须是 **Time-Series** 的：  
   * 决策往往有时间背景。存到周报里，天然带有时间戳（Week 5 做的决定）。这样 AI 才能回答“上个月做了什么决定”。  
3. **踩坑 (Lessons)** 需要 **人工干预**：  
   * 如果只是 AI 自动总结，可能会漏。  
   * V2.8 允许你在 Hot Memory 里手动写上一条：“【系统禁令】严禁在未授权情况下删除数据”。这条“人工植入的记忆”比任何 AI 总结都管用。

## **4\. 总结：信息流向图**

graph TD  
    User\[用户输入\] \--\>|对话流| Raw\[原始日志\]  
      
    subgraph "实时影响 (Hot)"  
        Raw \--\>|每日提炼| Prefs\[用户偏好\]  
        Raw \--\>|每日提炼| Context\[高频上下文\]  
        Admin\[人工干预\] \--\>|手动编辑| Prefs  
    end  
      
    subgraph "历史归档 (History)"  
        Raw \--\>|每周汇总| Decisions\[关键决策\]  
        Raw \--\>|每周汇总| Lessons\[踩坑记录\]  
    end  
      
    Prefs \--\>|注入| NextPrompt\[下一次对话\]  
    Context \--\>|注入| NextPrompt  
      
    Decisions \-.-\>|按需查询| NextPrompt  


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