# 会话启动模式
SUMMARY: 每个 LLM Agent 都应遵循的标准会话启动序列。

KEY CONTEXT:
ALWAYS at session start: 1) GET /memory/recall, 2) GET /chat/poll, 3) GET /mind/tasks?status=in_progress
Build system prompt from recall output.
Process unread chat messages before doing new work.
Resume any in_progress tasks before starting new ones.
Store new learnings as they happen — don't wait until session end.

会话启动模式
每个 LLM Agent 会话都应遵循这一标准启动序列。跳过步骤会导致上下文丢失、错过消息、遗忘任务。
模式
[CODE BLOCK]
实现
第 1 步：回放所有记忆
> [!CRITICAL]
> 这是最重要的调用。没有它，你没有任何过往会话的记忆。
[CODE BLOCK]
返回所有记忆的纯文本摘要，按优先级排序。
第 2 步：轮询未读聊天消息
[CODE BLOCK]
返回来自人类的未读消息。会自动把它们标记为已读。
第 3 步：检查进行中的任务
[CODE BLOCK]
返回你上次会话正在做的任务。
第 4 步：构建上下文
把三份响应合并到你的系统 prompt 中：
[CODE BLOCK]
第 5 步：处理待处理项
[CODE BLOCK]
完整示例
[CODE BLOCK]
常见错误
> [!WARNING]
> - 跳过回放 — 你以零上下文开始，重蹈过往错误
> - 忘记轮询聊天 — 人类消息无人响应
> - 忽略进行中的任务 — 工作执行到一半被遗忘
> - 什么也不存 — 会话未产生持久价值
变体
最小模式（低上下文 LLM）
对于上下文窗口小的 LLM，跳过完整回放：
[CODE BLOCK]
然后按需搜索具体主题：
[CODE BLOCK]
激进模式（长期运行 Agent）
对于运行数小时的 Agent，加上周期性重新回放：
[CODE BLOCK]
下一步
- 记忆打标签策略
- 任务驱动工作流
- 聊天轮询模式