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title: "记忆快慢召回（Memory Recall: Fast & Slow）"
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created: 2026-07-03
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updated: 2026-07-03
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type: concept
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tags: ["agent", "memory", "retrieval", "latency"]
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sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/iiTmgbtrYHMMjQ7dn7CDrg"]
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# 记忆快慢召回
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> Prefetch 用 fast 模式（不走 LLM），主动 recall 走精细检索和 rerank——兼顾响应速度和记忆质量。
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## 核心定义
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**快慢召回** 是 [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent]] 记忆检索的分层策略：将记忆读取拆成两个通道，避免每次记忆读取都依赖大模型带来的延迟和成本。
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## 两层设计
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| 层 | 模式 | 触发方式 | 内容 | LLM 参与 |
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| **Fast (Prefetch)** | 自动推入上下文 | 进入工作区时 | 用户画像、近期工作事件、常用经验 | 否 |
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| **Slow (Recall)** | 主动检索 | 模型主动调用 | 精确匹配的记忆片段 | 检索 + rerank |
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## 设计动机
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- 全部走 LLM → 延迟和成本被放大
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- 完全不做精排 → 召回质量不稳定
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- 快取和精取分开 → 预取短准可控 + 按需精排
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## 与上下文加载的关系
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快慢召回是 [[context-prefetch-vs-agentic|上下文预取 vs 按需]] 在记忆维度的具体实现：Prefetch 对应「提前带入」，Slow Recall 对应「按需读取」。
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## 参考
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- [[zleap-workspace-harness-2026|Zleap-Agent Harness 设计]]
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- [[memory-tripartite-partition|记忆三分区]]
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- [[memory-dream|Memory Dream]]
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- [[context-prefetch-vs-agentic|上下文预取 vs 按需]]
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