GUMem Concepts

概念模型

GUMem 的公开模型使用四层术语：

层级	说明
Topic	记忆的高层组织方式，也是查询时优先进入的召回入口。
Summary	由 Facts 支撑的长期记忆摘要，适合被 Agent 直接用于后续任务。
Facts	从 Message 中抽取出的可追踪事实、偏好、计划、约束或事件。
Message	原始输入，可以是对话消息、行为描述或业务事件文本。

写入时通常从 Message 开始，形成 Facts、Summary 和 Topic。查询时通常先命中 Topic，再取回相关 Summary，必要时补充支撑它的 Facts 和原始 Message。

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GUMem 如何工作

阅读 GUMem 如何工作 了解 GUMem 的特点、写入路径、召回路径，以及 Topic、Summary、Facts、Message 四层记忆的关系。

多模态内容

阅读 多模态内容 了解文本、图片和 video 内容应如何进入 GUMem。当前 Memory pipeline 处理的是文本化后的 Message，图片和 video 应由上游转换成文本描述、metadata 或外部资源引用。

性能表现

阅读 性能表现 了解 GUMem benchmark 的推荐评估口径，包括 LoCoMo、LongMemEval、Mem0 对比，以及读写性能指标应如何报告。

操作入口

• 新增记忆：向 Session 写入新的 Message，并触发 Facts、Summary 和 Topic 处理。
• 查询记忆：按当前 query 召回相关 Topic、Summary、Facts 和近期 Message。
• 更新记忆：通过更正 Message 和治理流程更新已有记忆。
• 删除记忆：按来源和生命周期处理删除、归档和不再召回。
• WebHooks：在 Facts、Summary 和 Topic 的关键处理节点清洗、审计或同步数据。

术语边界

GUMem 文档不会要求你直接操作内部数据结构。公开文档只使用 Topic、Summary、Facts、Message 这组术语，帮助调用方理解 Memory 的来源、用途和治理边界。

如果你只想完成第一次接入，先阅读 Quick Start。