从 0 到 1：我用 300 行代码给 AI 记忆加上了“不可篡改的收据”（附开源实现）

起因：现在的 AI 都能记住我们。ChatGPT 有记忆，Cursor 有记忆，各种 AI 伴侣都有记忆。但没人能回答四个致命问题：它凭什么知道？有多大把握？谁授权的？真删干净了吗？

为了解决这个问题，花了一天时间，从零设计并实现了一个名为 AMP (Attestation Memory Protocol) 的开源协议，并写好了参考实现。今天借此机会，和大家分享整个架构设计与代码实现。

为什么我们需要 AMP？

试想一下你在现实场景中遇到过的问题：

73% 的消费者曾因为 AI 客服缺乏其账户的基本信息而放弃互动。
更可怕的是，用户投入数月"喂养"出的 AI 人格和记忆，在平台关停时，没有任何导出和证明机制，说清零就清零。

目前的 AI 记忆，全是一个个黑盒。应用各自建库，数据无法迁移，权限无法追溯。

我们缺的不是一个更强大的记忆数据库，而是一个在应用与数据库之间的"证据编排层"。

AMP 的核心设计：证据优先，存储其次

AMP 的精髓在于：AMP 不拥有记忆，AMP 让 AI 对记忆的每一次读写都带上可验证的来源、局限、授权和审计轨迹。

具体来说，我们定义了四个核心对象：

1. Attestation（证据声明）

每一条写进系统的记忆，都必须携带这个结构，缺一不可：

json 复制代码

{
  "source": "user",           // 谁产生的（user/app/model/import）
  "method": "user typed",     // 如何获得的
  "confidence": 0.95,         // 置信度（0-1）
  "limitations": [],          // 明确不知道什么
  "capturedAt": 1700000000000 // 采集时间
}

没有证据，系统直接返回 400 invalid_attestation 拒收。

2. Event（不可篡改的审计链）

每一次读、写、授权、撤销，都会追加一条 Event。

Event 通过 Hash Chain 串联：

这意味着，任何人只要拿到 /v1/events 的数据，就能独立验证这几万条日志是否被中间人篡改过。

3. Tombstone（墓碑删除机制）

当用户要求删除记忆时，我们不物理删除行，而是将内容清空（content = ""），保留 contentHash。

这产生了一条"墓碑"，证明"这条数据确实已经被删除了"，真正做到可验证删除。

4. Grant（细粒度授权）

允许用户把特定范围的记忆授权给特定的 App。比如：

grant --app cursor --scope work --ttl 7d（只给 Cursor 应用读工作区记忆的权限，7天过期）。

极简实现：300 行代码跑通

为了证明这个协议不是纸上谈兵，我用 Node.js 写了一个无外部依赖 （只用 http 和 crypto）的单文件参考实现：reference/daemon.js。

跑起来非常简单：

bash 复制代码

# 启动服务
node reference/daemon.js

# 在另一个终端运行一致性测试套件
node conformance/run.js

你会看到 8 个测试用例全部通过：

sql 复制代码

PASS write without attestation rejected
PASS grant work scope to app-a
PASS write with full attestation succeeds
PASS read without grant forbidden
PASS read with grant returns attestation
PASS revoke grant
PASS read after revoke forbidden
PASS verify chain ok

8 passed, 0 failed

如果你在浏览器打开 http://127.0.0.1:7717/v1/events，你会看到一条完美的哈希链 JSON，这就是"证据编排层"的具象化。

最后：寻找第二个实现

这个项目的所有规范和代码已全部采用 Apache-2.0 协议开源。

正如我在 README 里写的：任何能够通过 conformance/run.js 测试套件的实现，都可以称为 AMP-compatible。

目前只有 Node.js 版本。如果你对 Go、Rust、Python 感兴趣，非常欢迎来提 PR。有第二个实现，才能叫标准。

GitHub 仓库 ：github.com/doujiaozh/a...
SPEC 协议规范 ：SPEC.md

如果这个思路对你有启发，欢迎点个 Star ⭐ 支持一下！也可以在评论区聊聊：你觉得现在的 AI 记忆，最让你担心的点是什么？