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> 作者：Codez (@0xCodez) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-05-24

> 原始來源：https://x.com/0xCodez/status/2058156429559636069

## 中文摘要

# 如何在 12 個步驟內為你的 Claude Agent 建立記憶：從首次設定到自我優化。

我將所有關於 Claude 記憶的有效實作方法——包含官方文件、Dreaming 研究預覽版以及實際的生產環境設定——整合進了這份指南。

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把這篇加入書籤並儲存起來。看完這篇文章，你將擁有一個能永久記憶的 Agent——不是那種「僅限於單次對話」的記憶，而是能跨越數週的長期記憶。

這絕非誇大。在 2026 年 3 月之前，這對一般使用者來說是不可能的。現在，只需要 12 個步驟。

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## 為什麼你建立的每個 Agent 都像是一條金魚？

每次你開啟一個新的 Claude 對話，它都是從零開始。

它不知道你的名字。它不記得你昨天做的三次修正、上週發現的解決方案，也不記得你討厭條列式摘要。

每個對話階段，它都在重複發現同樣的事、犯同樣的錯，並問著你已經回答過的問題。

這並不是 Claude 行銷上的缺陷，而是語言模型運作的基本特性：除非你明確地將上下文餵回給它，否則每個對話階段都是全新的開始。

對於聊天機器人來說，這沒問題。但對於執行重複性工作的 Agent 來說，這是導致你的設定停滯不前的主因。一個沒有記憶的 Agent，在執行第 100 次任務時，其效能與第 1 次完全相同。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1779637711098-diaHItWlrXkAAXqiopng.png)

第一層是便利貼。第四層則像是一位每週五都會反思工作並變得更精明的員工。這 12 個步驟將分三個部分，帶你建立這四個層級。

## 基礎篇 - 第 1 與第 2 層

## 

> 01. 開啟 Claude 內建的記憶功能

從大多數人沒意識到已經存在的東西開始。在 2026 年 3 月，Anthropic 推出了持久化記憶，稱為「Chat Memory」，並開放給所有 Claude 帳號（包含免費版與 Pro 版）。

Claude 現在會自動記住你的偏好、進行中的專案以及工作風格，並跨對話持續生效，直到你要求它遺忘為止。

點擊你的個人檔案圖示 → 設定 (Settings) → 功能 (Capabilities) → 捲動至記憶 (Memory) 區塊，確認「從對話紀錄產生記憶 (Generate memory from chat history)」已啟用。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1779637711112-diaHIuKTvWkAA0YhBjpg.jpg)

在底層，它執行的是「記憶合成 (Memory Synthesis)」——Claude 大約每 24 小時會將你的對話提煉成一份個人檔案。這是所有其他功能的基礎。

> 02. 主動植入記憶，不要被動等待

文件中有一個明確但違反直覺的建議：不要等 Claude 從歷史紀錄中推斷你的偏好——因為合成過程大約每 24 小時才執行一次。

在新的對話中直接告訴它。明確的指令永遠勝過推斷，而且它會立即生效，不需要等到隔天。

```plaintext
請記住關於我的以下資訊，以供未來對話使用：

- 我在 [領域] 工作，我的主要專案是 [X, Y]
- 我偏好 [直接敘述 / 不使用條列式 / 簡短回覆]
- 我的寫作風格是 [描述風格]
- 永遠不要 [你總是需要修正的那件事]
```

Claude 會將這些寫入記憶中。下一次對話開始時，它就已經知道這些資訊了。這一則訊息就能省去一整類重複解釋的麻煩。

> 03. 建立一個「專案 (Project)」作為 Agent 的家

「專案 (Project)」是一個持久化的 workspace，其中的指令會載入到該專案內的所有對話中。這是第 1 層最強大的形式。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1779637710946-diaHI4XkQXAAAhjpYpng.png)

前往專案 (Projects) → 新增專案 (New Project)。以工作內容而非主題來命名。接著在自訂指令 (Custom Instructions) 欄位中填入 Agent 的角色、標準與限制。該專案內的每一次對話都會繼承這些設定。

> 04. 理解「專案」不會記住什麼

這是大多數人會踩坑的地方。專案會持久化指令，但預設不會持久化對話記憶。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1779637710950-ediaHI636gXkAALVupng.png)

你設定好一個專案，給予詳細的上下文，進行了幾次對話——然後在同一個專案中開啟一個新對話，之前討論過的一切就消失了。

架構決策、未完成的任務、除錯過程——通通不見了。專案記住的是它的指令，而不是你的歷史紀錄。

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## 持久化記憶 - 第 3 層（針對程式開發者）

## 

> 05. 加入一個動態記憶檔案

最簡單且有效的持久化記憶，就是一個 Agent 在開始時讀取、結束時附加內容的單一檔案。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1779637710940-diaHI7SF9XsAAHpKipng.png)

在 Claude Code 中，這是 `CLAUDE.md`；對於任何 Agent，它都可以是專案知識庫中的 `memory.md`。

文件強調的規則是：保持精簡。一個新的對話階段在輸入任何內容前，可能已經花費約 20,000 個 token 來載入指令。

不要把這個檔案當成維基百科全書。如果你使用 Claude Code 的 `/init` 來產生初始檔案，下一步反直覺的操作是刪除大部分產生的內容——因為它寫的都是模型已經看得到的顯而易見的事。

> 06. 啟用自動記憶 (Auto Memory)

Claude Code 具有自動記憶機制：它會根據你的修正和偏好為自己寫筆記，並在每個對話階段開始時載入它們。

```plaintext
在對話中使用 /memory 來切換，或在專案設定中設定 autoMemoryEnabled。
```

現在，Agent 會進行輕量級的自我記錄。當你修正它時，該修正可以存活到下一個對話階段，而不是隨之蒸發。

> 07. 結構化記憶檔案以保持實用性

一個沒有結構、不斷增長的記憶檔案會變成雜訊。請為它分區：

```plaintext
## 偏好
- 狀態更新使用條列式摘要而非敘述
- 針對任何主張，務必引用來源檔案

## 決策
- 2026-04-18 - 選擇 Postgres 而非 Mongo（用於關聯式報表）

## 已知解決方案
- 匯出工具在處理 >50MB 檔案時會卡住；請先進行分割

## 需避免的重複錯誤
- 不要自動核准涉及驗證模組的 PR
```

每一條紀錄都必須有其存在的價值。這是 Agent 用來避免重複犯下昨日錯誤的參考檔案。

> 08. 決定什麼值得記憶

並非所有事情都該被儲存。這裡的紀律是關鍵。在每次重要的對話後，Agent 會回顧發生了什麼，並只提取值得保留的內容：一個決策、一個解決方案、一個偏好或一個失敗模式。其他一切都應刻意遺忘。

一個好的過濾標準：這會改變 Agent 下次採取行動的方式嗎？如果是，就儲存。如果不是，就放手。儲存一切的記憶，和什麼都不存的記憶一樣沒用。

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## 自我優化記憶 - 第 4 層：夢境 (Dreaming)

## 

> 09. 理解什麼是「夢境 (Dreaming)」

2026 年 5 月 6 日，在 Code with Claude 活動上，Anthropic 為 Managed Agents 推出了「夢境 (Dreaming)」研究預覽版。這個名稱刻意借用了神經科學的概念：當人類睡眠時，大腦會將白天的經驗整合進長期記憶。夢境對 Agent 而言也是如此。

這是一個排程的背景處理程序。它會讀取 Agent 現有的記憶儲存庫以及過去的對話紀錄，然後產生一個新的、經過重組的記憶儲存庫：合併重複項目、以最新值取代過期條目，並挖掘出真正的新洞察。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1779637711185-ediaHIn02XwAALJUtpng.png)

在開始之前，有一個條件很重要：夢境只對那些重複執行相同任務的 Agent 有幫助。它整合的是跨越多個對話階段的模式，因此對於一次性的 Agent 來說，沒有什麼可以整合的。請把它用在工作主力上，而不是觀光客型的 Agent。

> 10. 執行夢境 - 具體的 API 呼叫程序

夢境目前是研究預覽版，因此在撰寫任何程式碼前有三個先決條件：一個 Managed Agents API 金鑰、透過 Anthropic 表單申請的夢境存取權（目前為受限開放），以及安裝了最新 Anthropic SDK 的 Python 或 TypeScript 環境。

每一次的夢境呼叫都需要兩個 beta 標頭同時存在——如果你使用的是支援夢境的版本，SDK 會自動設定這兩者：

```plaintext
anthropic-beta: managed-agents-2026-04-01,dreaming-2026-04-21
```

呼叫本身需要兩種輸入：你想要整合的現有記憶儲存庫，以及最多 100 個對話階段 ID——Claude 將會從這些最近的 Agent 執行紀錄中挖掘模式。

你也可以傳遞指令來引導夢境的重點：

```python
dream = client.beta.dreams.create(
    inputs=[
        {"type": "memory_store", "memory_store_id": store_id},
        {"type": "sessions", "session_ids": [session_a, session_b]},
    ],
    model="claude-opus-4-7",
    instructions="專注於程式撰寫風格的偏好；"
                 "忽略一次性的除錯筆記。",
)
print(dream.id)  # drm_01...
```

預覽期間支援的模型為 `claude-opus-4-7` 和 `claude-sonnet-4-6`。夢境的費用按你選擇模型的標準 API token 費率計算，成本大致與輸入對話階段的數量和長度成線性比例。

文件明確建議：從少量對話階段開始，待對整理品質滿意後再擴大規模。

> 11. 在提交前檢查輸出儲存庫

輸入的記憶儲存庫在整個過程中保持唯讀。夢境會產生一個獨立的輸出儲存庫，一旦執行開始，其 ID 就會出現在夢境的 `outputs[]` 陣列中：

```python
# 夢境結束後，輸出中包含重建後的儲存庫
output_store_id = next(
    output.memory_store_id
    for output in dream.outputs
    if output.type == "memory_store"
)
```

現在，檢查它。確認合併的條目是否正確、被取代的條目是否確實過期、挖掘出的洞察是否真實而非雜訊。

這個審查步驟是 Agent 變得更聰明，還是悄悄偏移的關鍵差異。由於輸出是一個全新的儲存庫，你可以選擇是否採用，因此夢境永遠不會默默損壞你現有的資料。

> 12. 替換、排程，讓它產生複利效應

一旦你信任輸出結果，切換到生產環境只需要一行程式碼的變更——將你的 Agent 指向新的儲存庫 ID，而非舊的。

接著，將夢境設定為排程執行：根據 Agent 的執行頻率，設定為每晚或每週執行。

現在，迴圈閉合了。Agent 在白天工作，在執行間隙進行夢境，並且在每個週期後變得更精明，無需重新訓練，也無需手動重新設定。

封存舊的夢境永遠不會影響其輸出儲存庫——你可以透過 Memory Stores API 分別管理它們。

這在規模化運作下有效的證明：法律 AI 公司 Harvey 報告指出，在為法律草擬工作流程啟用夢境後，Agent 的任務完成率提高了約 6 倍。

那些過去因為 Claude 在對話間不斷忘記檔案類型特性和工具解決方案而失敗的工作，現在開始能穩定地完成。

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## 破壞 Agent 記憶的錯誤行為

- **將「專案」視為記憶**：專案持久化的是指令，而非對話歷史。如果假設錯誤，你會在不明所以的情況下丟失上下文。
- **將所有東西傾倒進 `CLAUDE.md`**：臃腫的記憶檔案會浪費 token 並掩蓋重點。精簡且結構化永遠勝過冗長且完整。
- **無過濾地儲存記憶**：如果什麼都值得記憶，那等於什麼都沒記住。只儲存那些會改變未來行為的資訊。
- **自動部署夢境輸出**：獨立輸出儲存庫的全部意義就在於「審查」。跳過這一步，你就失去了安全網。
- **在低頻率的 Agent 上執行夢境**：夢境整合的是跨越多個對話階段的模式。一個一個月只執行兩次的 Agent 永遠無法累積足夠的資料。

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## 結論：

大多數人會繼續以他們習慣的方式開啟 Claude——每次都是一個全新的、健忘的對話，每次執行都要重新解釋自己，然後納悶為什麼他們的 Agent 永遠不會進步。

那些建立這四個層級的人將擁有與眾不同的東西：一個了解他們、累積所學，並每週重寫自身記憶以變得更精明的 Agent。

挑選前四個步驟，今晚就設定好。僅僅這樣做，就會改變你下一次對話的體驗。

## 標籤

Agent, 記憶系統, 教學資源, Claude, Anthropic