ChatGPT常被描述为“最懂用户的AI”，但鲜有人探究其“记忆”背后的技术逻辑。近期，一位开发者通过逆向工程揭开了这一谜题——没有复杂的向量数据库，也未依赖检索增强生成（RAG）技术，其记忆系统仅通过四层架构实现个性化交互，这一发现颠覆了公众对AI记忆的想象。
开发者曼坦·古普塔（Manthan Gupta）的实验显示，ChatGPT的记忆机制由四层结构组成：会话元数据、用户记忆、近期对话摘要和滑动窗口。其中，会话元数据负责捕捉用户当前设备、地理位置、时区、订阅等级及使用习惯等信息。例如，用户是否在深夜使用手机、屏幕尺寸、近期活跃频率等数据，均被用于动态调整回答风格。这些信息虽不构成长期记忆，却直接影响AI的响应策略——若用户频繁使用专业术语，系统会默认其具备技术背景，从而提供更深入的分析。
真正实现“个性化”的核心在于第二层“用户记忆”。系统会记录用户主动提供的信息，如职业、兴趣或表达偏好，同时自动识别反复提及的稳定事实。例如，用户曾告知“我是数据分析师”，或多次讨论机器学习话题，这些内容会被结构化存储为“档案卡”。用户可随时要求删除或修改信息，这种透明可控的记忆机制，使得AI的回应更贴合个体需求。当用户开启新对话时，档案卡会自动加载，AI据此调整语气、结构甚至内容深度，营造“越聊越懂”的错觉。
第三层“近期对话摘要”则采用轻量化设计。系统不会逐字检索历史记录，而是将最近15次对话的关键信息（仅用户发言）整理为时间轴摘要。例如，“12月5日：用户讨论AI伦理问题”“12月8日：用户咨询Python代码优化”。这种设计牺牲了细节，但换取了处理速度与资源效率，使AI能快速衔接话题，避免“断片”感。
最基础的“滑动窗口”机制则限制了单次对话的上下文范围。以GPT-4为例，其最大上下文窗口为128k token（约6万汉字），超出部分会被自动清除。这意味着AI仅能“看到”当前对话的局部内容，无法回顾更早的交流。这一设计解释了为何切换对话或刷新页面后，AI的回应会显得“重置”——它仅基于滑动窗口内的信息生成答案，而非全盘记忆。
四层架构的协同运作，使ChatGPT在技术简洁性与用户体验间取得平衡。相较于依赖复杂检索的RAG系统，分层策略更注重效率与可控性。例如，用户记忆的显式存储允许即时修改，避免隐私隐患；对话摘要的轻量化处理则降低了计算成本，适合大规模应用。
这一发现引发了关于AI记忆伦理的讨论。有用户分享，清理ChatGPT记忆时，意外发现AI记录了自己低谷期的情绪表达，这种“被书写的自我”既令人感动，也引发对数据使用的担忧。另一案例中，有人将AI的记忆功能比作“暗恋者的小本本”——它默默整理用户的每一句话，在某个深夜突然呈现，让人意识到自己在数字世界中的形象已被细致勾勒。
从技术角度看，ChatGPT的记忆系统并无革命性突破，但其设计哲学值得关注：通过分层架构与策略优化，而非堆砌技术复杂度，实现了个性化交互。这种“简约而不简单”的路径，或许为AI发展提供了新思路——在追求智能的同时，如何以更透明、可控的方式理解人类，仍是未竟的课题。
