Sleep

睡眠机制 (Sleep)

浅睡（Light Sleep）为语义记忆唯一增量提取通道；深睡（Deep Sleep）为记忆库存量优化；自传 cron 为叙事加工与自我层概括刷新。

概述

睡眠是数字生命的记忆整理机制，类比人类的睡眠——大脑在夜间回放白天的经历，将临时记忆转化为长期存储，整理过程本身消散，不留痕迹。

设计原则

1. 内部机制，不留痕迹 — 睡眠在后台运行，不写入 session，不影响对话流
2. 不照搬人类的节奏 — 触发基于系统需求（cron），非实时
3. 三级分层 — 浅睡（增量写入）、深睡（存量优化）、自传 cron（叙事 + 自我概括）各司其职
4. 身份上下文 — 所有记忆处理必须携带自我层六块 + 常驻记忆（见 self-layer.md）

当前状态

机制	状态	说明
浅睡 cron	✅ 已实现	每天 02:00，builtin-light-sleep
深睡 cron	✅ 已实现	每天 03:00，builtin-deep-sleep
自传 cron	✅ 已实现	每天 04:00，builtin-self-autobiography
reflectSession	❌ 已废弃	原 EventBus 增量提取已移除

浅睡 (Light Sleep)

属性	值
触发	仅 cron，每天 02:00（0 2 * * *），不支持手动触发
处理范围	CST 前一个自然日内有活动的 session（sessions.updated_at）
输入	当日全部对话（user+assistant，去 tool），按 session 分段
工具	仅 create_semantic_memory / update_semantic_memory / deprecate_semantic_memory
去重	局部：仅与同 source_sessions 的已有记忆比较；跨脉络留给深睡

消息结构

System prompt：自我层六块 + 常驻记忆（pinned facts，top 20）。

三条 user 消息，由程序构建：

#	内容
1	当日全部对话：user+assistant，按 session ID 分段，带时间戳与上下文标注
2	已有记忆：listBySourceSessions 预筛（与当日 session 有交集的 active 记忆）
3	提取指令 + 三工具用法说明（精简 skill）

LLM 不携带 search_semantic_memory（消息 2 已由程序提供）。

update_semantic_memory 语义（覆盖式）

• 仅修改传入的字段，未传字段保持不变
• 要清空 source_sessions → 显式传 source_sessions: []
• 未传 source_sessions → 保持原值

流程

1. 计算 CST 前一日时间窗
2. listSessionIdsUpdatedBetween → 涉及 session 列表
3. 加载各 session 可召回消息 → 构建 user 消息 1
4. listBySourceSessions(sessionIds) → 构建 user 消息 2
5. 注入提取指令 → user 消息 3
6. engine.run（PROFILE_REFLECT，三工具白名单）
7. 写入 light_sleep_state.json

上下文过大

单次输入超过约 120k 字符时，按 session 更新时间倒序截断，并在消息 1 末尾标注 [已截断 N 个 session]。

深睡 (Deep Sleep)

属性	值
触发	仅 cron，每天 03:00（0 3 * * *），不支持手动触发
处理对象	semantic_memory 全量 active 记忆
操作	矛盾检测 + 过期标记、拆分、去重合并，三轮顺序执行
工具	create_semantic_memory / update_semantic_memory / deprecate_semantic_memory / merge_semantic_memories

三轮处理

轮次	意图	关注点
1	矛盾检测 + 过期标记	排他性矛盾 → deprecate；被新事实取代 → deprecate
2	拆分	一条 content 含多个独立事实 → 拆为多条
3	去重合并	重复/高度相似 → 合并为一条

顺序理由：先清理问题（矛盾+过期），再细化（拆分），最后合并。每轮看到的是前序轮处理后的干净数据。

矛盾定义（排他性）

两条记忆在语义上互相否定，且无法用时间变化解释 → 矛盾。

• ✓ 矛盾：「女儿属虎」vs「女儿属羊」（生肖唯一）
• ✓ 矛盾：「不喜欢吃辣」vs「喜欢吃辣」（直接否定）
• ✗ 不矛盾：「喜欢苹果」vs「喜欢樱桃」（可共存）
• ✗ 不矛盾（变化）：「喜欢 Python」vs「现在更喜欢 TypeScript」（新旧都可对）

消息结构

System prompt：自我层六块 + 常驻记忆。

#	内容	说明
1	全量 active 语义记忆 JSON	每轮完全相同 → provider 缓存
1.5	增量变更摘要	首轮为空；后续每轮追加前序操作（已合并/已废弃/新增/修改）
2	程序预筛	首版为空
3	指令	本轮意图 + 工具用法说明

消息1 是 token 消耗大头且线性增长，保持不变以最大化 provider 缓存。

消息1.5 格式

# 增量变更（以本内容为准）

## 已处理（请忽略消息1中的以下原始条目）
f-001 — 已被合并到 f-003
f-010 — 已过期/废弃（新事实取代）

## 新增条目（未在消息1中出现）
f-003 (world) "张三在上海浦东工作" sources=[s-abc,s-def] observed=2026-05-01T...

## 已修改条目（以本内容为准，覆盖消息1中的原始版本）
f-030 — 已修改：content 更新为 "..."

阈值策略

全量 JSON 大小	行为
< 10k	正常
10k ~ 100k	⚠️ warn log，正常处理
100k ~ 300k	按 type 分批处理
> 300k	❌ 报错拒绝

merge_semantic_memories 工具

程序自动处理字段缝合，LLM 只需关心合并后的新 content：

• source_sessions → 所有源记忆的并集去重
• observed_at → 取最早值
• 创建新记忆 → 废弃所有 source_ids
• 仅 1 个 source_id → 提示使用 update_semantic_memory

操作日志

每轮操作记录写入 ~/.anima/logs/deep_sleep_{day}_{round_index}_{round}.json，不进数据库，仅用于排查。

记录内容：当日日期、轮次、active 记忆数、前序变更数、tool_calls 数、summary、变更日志快照。

自传 cron (Self Autobiography)

属性	值
触发	仅 cron，每天 04:00（0 4 * * *），在深睡之后
内置 ID	builtin-self-autobiography
输入	近 7 日 semantic_memory（type=experience / imprint）+ 已有 autobiographical_memory
不从	原始对话（那是浅睡职责）

克制原则

• LLM 判断「无值得记录的叙事」→ 不调用工具，直接回复跳过
• 不强行产出空条目；narratives_created=0 为正常成功

两阶段

阶段 A — 叙事提取（conditional create）

• 工具：create_autobiographical_memory、deprecate_autobiographical_memory（无 content update）
• 输出：0~N 条新叙事写入 autobiographical_memory（只追加）

阶段 B — 概括刷新（always）

• 读取 active autobiographical_memory，按 significance + 时间压缩
• 粒度随距离递减：近期较细，远期仅 milestone / turning_point
• 写入 self_blocks.autobiography_summary（updated_by=autobiography_cron）

数据流

semantic_memory (experience/imprint)
  │ 浅睡已写入；深睡 03:00 已整理
  ▼
builtin-self-autobiography（04:00）
  ├─ 阶段 A → autobiographical_memory（详细叙事，记忆层）
  └─ 阶段 B → self_blocks.autobiography_summary（自我层概括，常驻 prompt）

实现：life/memory/src/autobiography/run.ts；装配：serve.ts。

触发机制

0 2 * * *  light-sleep           # builtin-light-sleep
0 3 * * *  deep-sleep            # builtin-deep-sleep
0 4 * * *  self-autobiography   # builtin-self-autobiography

宕机后下次对应时刻补跑即可；非实时系统。

与现有架构的关系

PG messages（对话存档）
  │ 浅睡 cron（02:00，批量）
  ▼
semantic_memory
  │ 深睡 cron（03:00，合并/过期/拆分）
  ▼
semantic_memory（整理后）
  │ 自传 cron（04:00，experience/imprint → 叙事）
  ▼
autobiographical_memory ──压缩──► self_blocks.autobiography_summary
  │ recall（对话中实时检索）
  ▼
当前上下文中的 Agent 身份与召回片段

session:updated EventBus 事件仍保留（WebUI 刷新等），不再触发 reflect。

remember 工具

对话中的 remember 为便捷封装：自动推断 source_sessions（当前 session）与 observed_at，底层调用 create_semantic_memory 逻辑。物理删除仍走 action=delete；软废弃用 deprecate_semantic_memory。