GUM

GUM（General User Model）是面向 Agent 的共享记忆层。它不是普通数据库，也不是聊天记录归档，而是一个带治理能力的用户上下文基础设施。

Core problem

如果 Agent 没有持续记忆，它只能进行 stateless prompt execution。每一次任务都要重新解释用户偏好、历史决策和上下文状态。

GUM 解决的是跨会话、跨任务、跨端、跨产品的上下文连续性。

Memory types

Memory	Purpose
Chat Memory	记录对话中的长期偏好、承诺、事实和任务线索
Profile Memory	动态维护用户画像、职业背景、兴趣和决策风格
Action Memory	沉淀用户与 Agent 的工具调用、网页操作和行为模式
Search Memory	记录搜索意图、检索结果、来源和后续使用方式

Governance

GUM 的重点不是“记住更多”，而是“可控地记住”：

• 记忆需要生命周期管理。
• 记忆更新需要版本和来源。
• 用户需要隐私擦除和数据导出能力。
• Agent 回答需要解释引用了哪些记忆。

Product direction

GUM 借鉴轻量 SDK 和自动上下文组装的产品方向，同时强调白盒记忆、可解释性和用户可控。

理想状态下，开发者既可以显式调用 SDK 写入记忆，也可以从对话、搜索和行动事件中沉淀用户上下文，实现低侵入的记忆接入。