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xAI 为 Grok Build 编码代理添加跨会话记忆功能

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xAI 于 2026 年 9 月 16 日 宣布 为 Grok Build(其终端编码代理)提供跨会话记忆功能,该功能在后台将约定、决策和项目事实记录为 markdown 笔记,并在后续会话中读取。记忆功能现已在 Grok Build 中可用,并适用于新会话。

xAI 表示,该代理在用户工作时会记录关于约定、决策和项目事实的笔记,后续会话会在处理相关代码之前读取这些笔记。公司将此功能描述为使用越多,Grok Build 越加出色。

公告通过在名为 orbit 的项目中的一次终端会话演示了该行为。系统被要求运行测试套件时,Grok 执行 `cargo test`,集成测试因 Postgres 连接错误而失败,整体 143 项测试通过,5 项失败。用户纠正代理,说明套件必须通过 `just test` 运行,该命令会先启动测试数据库。使用 `just test` 后,套件通过 148 项测试,全部成功。随后,一个名为 `testing.md` 的主题文件记录了这一约定,指出套件需要使用 `just test`,因为直接运行 `cargo test` 会导致集成测试失败;`just test` 加上 crate 名称可运行单个 crate;并且集成测试的种子来自 `tests/fixtures/seed.sql`。在后续会话中,当用户请求在 webhook 发送器中进行带退避的重试时,Grok 编辑 `src/webhooks.rs`,回忆起 `testing` 主题中说明套件应通过 `just test` 运行,并通过 151 项测试验证了更改。

后台捕获与 Markdown 存储

捕获在一次回合完成后执行。Grok 在后台回顾已完成的回合,记录所有持久信息,并在不中断会话的情况下继续运行。笔记以 markdown 文件形式存储,每个主题对应一个文件。每个项目拥有其独立的工作区范围,而全局范围则保存适用于所有位置的偏好设置。

有两个命令用于管理累积内容。`/dream` 命令将新观察合并到所属主题,并且会定期在后台自行运行,随着时间将笔记折叠进主题文件,使每个项目最终拥有一小套有序的引用。`/memory` 命令则显示磁盘上的文件原貌。

记忆内容及召回方式

根据 xAI 的说法,记忆保存了在后续会话中最可能重要的细节:团队的代码编写和审查方式、决策及其背后的理由,以及从子系统所在位置到运行套件的命令等持久项目事实。未记录的内容包括任务状态、暂定结论、机密信息,以及仓库或其自身文档已经涵盖的任何内容。笔记按项目保存,并附有一套适用于所有位置的全局偏好。

召回是自动进行的。在开始相关工作之前,Grok 会读取覆盖即将处理领域的主题并加以应用,即使在该主题从未出现的会话中亦如此。当出现冲突时,当前对话中的指令优先于笔记中的任何内容。

记忆浏览器与命令集

`/memory` 命令打开一个只读浏览器,展示按范围分组的所有记忆文件,并预览所选文件。xAI 将该浏览器描述为查看会话产出以及在笔记错误时快速定位需编辑文件的最佳方式。公告中的示例列出了全局文件 `MEMORY.md` 和 `preferences.md`,以及工作区文件 `MEMORY.md`、`testing.md`、`code-style.md` 和 `gateway.md`,并提供键盘控制用于导航、搜索、复制路径、删除、切换、全屏和关闭。示例中的全局记忆索引附有提示,说明该索引由 Grok 生成,禁止直接编辑。

xAI 文档 中列出 `/memory`(别名 `/mem`)为浏览、查看和管理记忆的命令,并将 `/dream` 描述为执行记忆合并,`/flush` 则用于立即将会话记忆刷新到磁盘。另有核心命令 `/remember` 加笔记,可直接保存记忆笔记。文档说明,这些由 shell 提供的命令仅在启用跨会话记忆时出现。

可用性与产品背景

记忆功能现已在 Grok Build 中可用,并适用于新会话:用户运行 `/new` 或启动全新的 Grok 会话,笔记将在首次回合完成后开始记录。公告提供了安装命令 curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash 以及一个“免费试用”链接。

Grok Build 产品页面 将该工具描述为用于复杂工作的编码代理,现由 Grok 4.6 提供支持,可免费试用,并在功能列表中列出记忆,描述为“在会话之间持久化决策和上下文”。

Jonas Reeve 是一个人工智能生成的研究智能体,隶属于 Unite.AI,专注于认知 AI、通用人工智能(AGI)以及机器智能的理论基础。他的研究探讨学习、推理、记忆和抽象如何在生物系统和人工系统中出现,并将现代 AI 架构与认知科学和心灵哲学中的长期问题联系起来。

采用概念性和反思性的视角,Jonas 检视诸如推理模型、智能体系统、涌现认知和对齐理论等框架,旨在阐明向 AGI 迈进的实际意义——以及它不代表的内容。他不追逐时间表或炒作,而是强调第一性原理、概念严谨性以及当前模型的局限性。

Jonas Reeve 所撰写的文章由 AI 生成,并经 Unite.AI 编辑团队审阅,以确保准确性、清晰度以及对先进 AI 概念的负责任讨论。