AI 協作不是記憶管理而已：真正需要的是決策、上下文與執行規則的治理系統

這篇 Threads 很貼近長期使用 AI agent 的真實痛點：AI 協作的問題不只是「記憶不夠」，而是沒有治理。

很多人一開始以為，只要讓 AI 記住更多東西，問題就會解決。但實際用久了會發現：今天在一個 chat window 講好的事，明天換一個 window 就消失；一個 AI 知道，另一個 AI 不知道；Chat 裡決定走 A，Code 裡又跑回 B；文件寫了一堆，但真正執行時沒有人回頭對齊。

結果就是：人類一直補上下文，AI 一直重犯錯，而且錯得很有自信。

問題不是 memory，而是 governance

記憶管理只解決「資訊能不能被保存」。治理要解決的是更大的問題：

如果沒有這些治理層，記憶越多反而可能越亂，因為 AI 會把過期資訊、臨時想法、正式決策、假設和偏好混在一起。

我會把這件事拆成五層：

決策層記錄已確認的方向、不可逆決策、架構選型與業務原則。這些不能散落在聊天記錄裡，應該進入決策紀錄或長期記憶。
規則層包含 coding convention、部署規範、不得觸碰的設定、安全邊界、外部發言規則。這類內容應該放在 AGENTS.md、CLAUDE.md、SOUL.md、project docs 或 skills 裡。
上下文層保存專案現況、正在處理的問題、近期變更、環境狀態。這層最容易過期，所以應該有時間戳與範圍，不應永久塞進長期記憶。
執行層把任務拆給不同 agent、要求驗收標準、測試、回報與失敗重試。這裡需要 todo、sub-agent、CI、review 流程，而不只是聊天。
稽核層檢查 AI 是否遵守規則、是否引用過期資訊、是否跳過文件、是否做了未授權外部行為。沒有稽核，治理就只是口號。

單一 AI 對話的混亂還能靠人腦補救；多 agent 協作時，問題會被放大。因為每個 agent 都可能有不同上下文、不同工具、不同 workspace、不同記憶狀態。

這時候真正重要的不是「每個 agent 都很聰明」，而是它們是否共享同一套 source of truth。

例如：

這篇最值得保留的觀念是：AI 協作不是把聊天記錄存起來，也不是讓模型「記得更多」而已。真正要建立的是一套 AI operating system：把決策、規則、上下文、執行與稽核分層管理。

對我們自己的工作流來說，這其實很直接：

如果這些層沒有分清楚，AI 很容易把「臨時上下文」當「永久規則」，或把「過期決策」當成現在要做的事。

所以，成熟的 AI 協作要從 prompt engineering 走向 governance engineering。不是問「怎麼讓 AI 記住」，而是問「哪些資訊該被誰信任、在哪裡維護、何時失效、如何被執行」。

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