睡眠计算: Agent 运行痕迹的离线记忆巩固模式

yibie 提出的睡眠计算是 Agent 记忆系统的好抽象：把 Agent 运行时留下的检索失败人类修改等痕迹称为尾气，主张只在热路径抓原始记录，离线用 Generator Reflector Curator 三阶段提炼成可复用上下文模式的好处是让学习和延迟拆开：用户等待时不交税，系统空闲时再变聪明在线任务负责行动和低成本记录，离线任务负责压缩反思和筛选

「睡眠计算」: Agent 运行痕迹的离线记忆巩固模式

ID: 0019229b
原文链接: https://x.com/yibie/status/2075457839481708960
作者: yibie
日期: 2026-07-27
分类: agents
标签: agent-memory, sleeping-compute, memory-consolidation, offline-learning, agent-trace
质量评分: 4/5

中文摘要

yibie 提出的「睡眠计算」是 Agent 记忆系统的好抽象：把 Agent 运行时留下的检索、失败、人类修改等痕迹称为「尾气」，主张只在热路径抓原始记录，离线用 Generator → Reflector → Curator 三阶段提炼成可复用上下文。模式的好处是让学习和延迟拆开：用户等待时不交税，系统空闲时再变聪明。在线任务负责行动和低成本记录，离线任务负责压缩、反思和筛选。

English Summary

The 'sleeping compute' pattern treats agent runtime traces (retrievals, failures, human corrections) as 'exhaust' that should only be cheaply recorded on the hot path, then processed offline through a Generator → Reflector → Curator pipeline into reusable context. Learning and latency are decoupled: users never pay the cost during active sessions.