我给自己的 LLM 框架重写了记忆系统，然后三天吃出两个真 Bug

我给自己的 Go LLM Agent 框架写了套"生产级记忆系统"，三天狗粮吃出两个真 Bug

从一个尴尬的 Bug 说起

我维护一个 Go 实现的多协议 LLM Agent 框架 tt-agent（OpenAI/Anthropic/Gemini 协议适配 + ReAct 循环 + 工作流编排）。某天回头看代码，发现一个 embarrassing 的问题：

默认的会话记忆是纯内存的。

进程一重启，所有用户的对话历史全没了。多实例部署？两个 Pod 各记各的，用户上一句在 A 实例、下一句到 B 实例，上下文当场失忆。

这是很多 LLM 应用的通病：Demo 阶段 demo 得飞起，上生产第一件事就是记忆这块补丁摞补丁。于是我决定把记忆系统当成一等公民重做一遍------这篇文章讲的就是这套系统的设计决策、真实性能数据，以及我自己吃狗粮吃出来的两个真 Bug。

先看架构：分层，但每层只为一个失败模式负责

scss 复制代码

┌────────────────────────────────┐

│ core.Memory 接口 │

│ Add / Recent / Clear / Split │

└───────────────┬────────────────┘

│

┌─────────────────────┼─────────────────────┐

│ │ │

┌────────▼────────┐ ┌─────────▼─────────┐ ┌───────▼────────┐

│ memorystore.Store│ │ snapshot.Store │ │ ltm.Memory │

│ 预算/截断/摘要语义 │ │ 快照 + 安全回滚 │ │ 长期记忆(向量) │

└────────┬────────┘ └─────────┬─────────┘ └───────┬────────┘

│ │ │

└──────────┬──────────┴──────────┬──────────┘

│ Driver 契约 │

（只存取字节，不理解任何业务语义）

│

┌───────────────┼───────────────┐

│ │ │

┌────▼────┐ ┌──────▼──────┐ ┌─────▼─────┐

│ Redis │ │ SQLite │ │ PostgreSQL │

└─────────┘ └─────────────┘ └───────────┘

三个关键设计决策：

决策一：驱动只存取字节，语义全部上收。 预算截断、系统消息保留、tool_calls 配对这些容易跑偏的逻辑，全部由 memorystore.Store 统一实现，四种后端构造上就不可能行为不一致。怎么保证的？一套共享契约测试跑在全部后端上------Redis 的测试挂了，不用看代码就知道是驱动层的锅。

决策二：一个 Redis 驱动喂两个视图。 会话记忆和快照（时间旅行）包同一个驱动，共享存储，跨进程锁自动生效：

go 复制代码

driver := redis.New(client, redis.Options{Prefix: "myapp:", SessionTTL: 24 * time.Hour})

mem := memorystore.New(driver, memorystore.Options{Observer: bus})

snaps := snapshot.New(driver, snapshot.Options{MaxPerSession: 20})

决策三：加密挂在编解码层，不在驱动层。 换一个 EncryptedCodec，四个后端全部自动获得 AES-256-GCM 静态加密，密钥永远不进驱动代码。实测开销 ~0.5µs/条------基本免费。

时间旅行：回滚一个"说错话"的 Agent

LLM 应用有个独特需求：模型某轮抽风说了不该说的，你希望把会话回滚到那之前，就像 git revert。

scss 复制代码

快照 ──► 对话继续 ──► 模型说错话 ──► RollbackSafe(快照)

│

┌──────────────┤

▼ ▼

恢复到快照 自动留存"安全快照"

（坏轮次也保着，后悔还能再回滚）

跨进程怎么防两个 Pod 同时回滚互相踩？三种共享后端各有方案：

| 后端 | 锁实现 | 崩溃安全 |

|---|---|---|

| Redis | SET NX PX + token 校验释放 | 租约 TTL 自动回收 |

| PostgreSQL | 事务级咨询锁 | 连接断开锁自动消散 |

| SQLite | 锁表 + 租约 | 过期租约下一获取者回收 |

每一种都有测试真刀真枪验证过------Postgres 那个是测试里直接 pg_terminate_backend 杀后端进程验证锁回收的。

长期记忆：不改进模型，只改这一轮的上下文

会话记忆管"这次对话"，长期记忆管"一直记得的事"（用户是素食者、对花生过敏、养了只猫叫煤球）。

go 复制代码

vecStore, _ := pgvector.New(pool, pgvector.Options{Dim: 768, Schema: "agent_ltm"})

mem := ltm.New(vecStore, ltm.Options{

Embedder: embeddings.NewOpenAICompatible(ollamaURL, "ollama", "nomic-embed-text"),

Extractor: extractor.New(chatLLM, extractor.Options{Lenient: true}),

})

mem.Remember(ctx, "user-42", "用户对花生严重过敏", nil) // 显式写入

mem.Learn(ctx, "user-42", conversation) // LLM 从对话里抽事实

facts, _ := mem.Recall(ctx, "user-42", "推荐午餐", 5) // 向量召回

prompt := ltm.Prompt(facts) // 渲染成提示词注入

三个生产级细节：

向量失败自动降级关键词------远程 embedding 服务挂了，事实不丢，召回照常（质量下降但不中断）
命名空间硬隔离 ------user-42 的召回构造上不可能 带出 user-43 的任何事实，有专门的跨命名空间泄露测试
事件绝不携带消息内容------观测系统只发计数和 ID，webhook 配错 URL 也不会把对话泄出去

真实性能数据（Intel Ultra 9 185H 实测）

|---|---|---|---|

| 追加一条消息 | 122µs | 458µs | 1,584µs |

| 读取最近 1000 条 | 2,908µs | 2,159µs | 3,857µs |

| 修剪 1000 条 | 1,957µs | 606µs | 1,049µs |

| 长期记忆 | 100 条事实 | 1,000 条 | 5,000 条 |

|---|---|---|---|

| 关键词召回 | 71µs | 989µs | 6,322µs |

| 向量召回（pgvector） | --- | 1,184µs | 8,382µs |

（Redis 数字基于 miniredis 无网络往返；真 Redis 会多一个 RTT）

并发语义是测试背书的：16 并发连接 × 10 条消息打到同一会话，160 条零丢失；双路同时安全回滚，会话锁串行化，最终状态精确一致。

狗粮时刻：三天吃出两个真 Bug

我专门写了一个消费者项目（Gin 架构的完整 API 服务）来吃自己的狗粮，全链路打真实基础设施（真 Redis、真 pgvector、真 DeepSeek/智谱 GLM 双厂商）。结果第一天就咬出两个框架级 Bug：

Bug 1：SystemPrompt 静默丢失。 配置一路从 HTTP handler → agent loop 传到底，最后组装请求时忘了注入。所有设了系统提示词的用户，实际一个都没生效。为什么之前没发现？单测都只断言"传参正确"，没人看真正发出去的请求。

Bug 2：抽取器硬编码模型名。 事实抽取模块发请求时写死 Model: "extractor"。宽松的服务商忽略未知模型名，DeepSeek 严格校验直接 400：The supported API model names are deepseek-flash, deepseek-v4-pro, but you passed extractor。宽松环境下所有测试全绿------第一次真实调用当场爆炸。

两个 Bug 的共同点：只有真实消费者 + 真实厂商 + 端到端断言才抓得出来。这也是我给所有做框架的人的建议：你的 dogfood 项目应该比你想象的更早开始。

后来问自己"支持 Redis Cluster 吗"，查代码发现键没加 hash tag，Lua 修剪脚本在分片集群必炸 CROSSSLOT------第三个坑。已修（v1.3.0），但这件事说明：不问不查，用户会替你发现。

质量凭据

不是"我觉得能上生产"，是这些：

javascript 复制代码

270+ 测试函数、27 个基准，-race 全绿

跨后端契约套件：四后端行为一致性是构造保证

故障路径测试：启动降级 / 运行中断网 / 同端口重启自愈

CI：push/PR 全量测试（-race + 真 pgvector 服务容器）

JSON wire 契约金样本：改一个 tag，CI 当场红给你看

双厂商实测：DeepSeek 15/15 + GLM 15/15 端到端

版本纪律：semver、Release 说明、破坏性变更显著标注

快速开始

bash 复制代码

go get github.com/Lookfukc/tt-agent@v1.3.0

go 复制代码

llm, _ := adapters.NewLLM(cfg) // 任意 OpenAI 兼容厂商

mem := driver.Memory(memorystore.Options{})

loop := agent.NewLoop(llm, tools.NewRegistry(), mem, agent.Config{

Model: "deepseek-chat",

SystemPrompt: "你是一个简洁的助手",

})

msg, usage, _ := loop.Run(ctx, sessionID, "你好")

会话记忆换后端只改一行（Redis ↔ SQLite ↔ PostgreSQL），业务语义零变化。双语 README（2600+ 行）有完整的生产装配指南、参数速查表和三个实战坑预警。

诚实的时间表

还没做好的：Anthropic embedding 适配器未对线上端点实测（地区限制，README 如实标注）；零外部用户------所有"生产级"的凭证来自我自己的消费者项目和测试，还没有陌生人的生产环境替我锤过它。

项目在这里：github.com/Lookfukc/tt... 。如果你在做 Go 的 LLM 应用，欢迎来提 issue------被真实需求锤打是框架变好的唯一捷径。

掘金：《我给自己的 LLM 框架重写了记忆系统，然后三天吃出两个真 Bug》