Anthropic 公开 Claude「做梦」记忆整理法：35 万文件答题得分从 13% 涨到 48%

Anthropic 刚公开了让 Claude「做梦」的方法：同一堆 35 万个文件，让它多睡 126 觉，答题得分从 13% 涨到 48%

最让人意外的是，Claude 变聪明，不是因为喂了更多数据，因为它学会了在空闲的时候，回头整理自己记过的东西。

这是 Anthropic 11 月 6 日在工程博客里发的一篇长文，讲的是 AI 智能体的记忆到底该怎么做。

他们把这个过程叫「做梦」（dreaming）。

思路来自人脑：我们睡觉的时候，大脑会把白天重要的经历反复回放，把它们固化成长期记忆。

Claude 也一样，在两次干活之间的空档，它回头翻自己的工作记录，改错、补笔记、把零散的信息整理成一张地图。

很多人以为，AI 的记忆就是存得越多越好。

但博客里有个例子细思极恐：记错一条，比什么都不记还糟。

Claude 在玩宝可梦的时候，记忆里把一个关键地点记错了。

它对自己说「月见山已经在我身后了」，然后掉头往下一座城走，结果又绕回了来时的路。

带着这条错误的笔记，它一直没走出那座山。

做了一次「梦」之后，Claude 把笔记和原始记录逐条对照，自己发现了错误，把它改了过来。

这一次它说「我得找到月见山的洞口重新进去」，转身走回山洞，最后到了下一座城市。

更硬核的是第二个实验。

他们拿了 Stainless（Anthropic 今年 5 月收购的一家软件公司）的内部资料：大约 35 万个文件，4.2 亿个 token，出了 25 道题考 Claude。

然后让 Opus 5 一轮一轮地「做梦」，把这些文件整理成一个互相链接的 wiki。

做梦从 2 轮加到 128 轮，只靠这个 wiki 答题，得分从 13% 涨到了 48%。

就像一个新员工，入职第一周什么都要问；三个月后，脑子里有了一张公司地图。

wiki 和搜索一起用，得分从 54% 升到 61%，每道题还省下大约 2 万个 token。

第三个实验最扎心

一开始，几个智能体同时往一张共享表格里写合同条款，互相覆盖，57 条关键事实最后只留住了 41 条。

后来让 Claude 自己复盘失败原因、改写整理规则：每份合同单独一页，由一个智能体负责，条款逐字引用、不做概括。

结果 57 条全部留住，从 72% 变成了 100%。

还有一个细节，用 Claude Code 的人一定要知道：

它的自动记忆只会加载 MEMORY.md 的前 200 行或 25 KB。

所以记忆的最顶层必须小而精，「做梦」很大一部分工作，就是把细节往下挪，只在顶层留一个索引。

看完这篇，我最大的感受是：

AI 记忆的瓶颈从来不是存储空间，是整理。

记得多不算本事，能在空闲时把记过的东西反复对照、改错、压缩成一张地图，才是真的在学习。

人也一样。

（原文：Anthropic Engineering Blog《The components of agent memory》，地址评论区👇🏻