核心用法
Auto-Memory 是一套面向 AI 智能体的永久记忆存储系统，基于 Autonomys 去中心化存储网络（Auto Drive）构建。其核心机制是将每次记忆保存为带有 header.previousCid 指针的 JSON 结构，形成不可篡改的链式存储。用户可通过以下方式使用：
1. 文件上传：automemory-upload.sh <filepath> 将任意文件上传至 Auto Drive，返回永久 CID
2. 记忆链保存：automemory-save-memory.sh 创建结构化记忆条目，自动维护链式指针关系
3. 链式回溯：automemory-recall-chain.sh 从任一 CID 出发遍历整个历史链条
4. 文件下载：automemory-download.sh <cid> 通过 CID 检索任意存储内容
显著优点
- 真正永久性：基于区块链的分布式存储，数据一旦上链即不可删除
- 跨实例复活：仅需最新 CID 即可在新环境中重建完整历史，实现"数字永生"
- 去信任化：无需依赖任何中心化服务，数据完整性由密码学保证
- 链式可追溯：每个记忆节点指向 predecessor，形成完整的时间线
- 与 EVM 集成：可配合 auto-respawn 技能将 head CID 锚定上链，实现完全无状态的复活
潜在局限与风险
- 公开性默认：所有上传内容默认公开可访问，严禁存储密钥、隐私数据
- 容量限制：免费 API 每月仅 20 MB 上传额度，单文件需严格控制大小
- 不可逆操作：误上传敏感内容无法撤回，需极度谨慎
- 依赖外部网络：访问速度受 Autonomys 网络状况影响
- API 密钥管理：需安全保管
AUTO_DRIVE_API_KEY，泄露意味着账户额度被盗用
适合人群
- 需要长期保存 AI 对话决策历史的智能体开发者
- 追求去中心化、抗审查存储的 Web3 原生项目
- 需要跨会话、跨设备恢复 AI 状态的研究场景
- 愿意承担链上存储成本以换取永久性的高价值数据场景
常规风险
- 隐私泄露风险：公开存储特性要求用户自行加密敏感内容
- 成本超支风险：20 MB/月的免费额度易耗尽，需监控用量
- 链断裂风险：若丢失最新 CID 且未锚定链上，可能无法定位记忆头节点
- 依赖性风险：Autonomys 网络仍处于早期，存在协议变更或服务中断可能