一位网友逆向破解了 ChatGPT 记忆系统,给我干破防了

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一位网友逆向破解了 ChatGPT 记忆系统,给我干破防了
8825点击    2025-12-16 10:26

ChatGPT 号称是最有情商、越聊越懂你的 AI,但是,你有没有想过,它是怎么记住你的。


昨天刷 X 的时候,我看到一个帖子。一个叫 Manthan Gupta 的开发者,做了一件挺疯狂的事。


他花了好几天时间,通过对话实验逆向破解了 ChatGPT 的记忆系统。


一位网友逆向破解了 ChatGPT 记忆系统,给我干破防了


结果非常意外,ChatGPT 的记忆机制非常简单。


没有向量数据库,没有对历史对话做 RAG 检索,甚至连复杂的 embedding 召回都没用


居然不是靠庞大的数据库。。?那它到底是怎么记的?


我去仔细研究了一下那篇博客。


一位网友逆向破解了 ChatGPT 记忆系统,给我干破防了


原文链接:https://manthanguptaa.in/posts/chatgpt_memory/


结果发现,OpenAI 用了一套极其工程化的四层架构:就实现了「它好像真的记得我」的效果。


整个系统只有四层:


  • 第一层是能够适应环境的「会话元数据」,
  • 第二层是长期存储的「明确事实」,
  • 第三层是近期聊天记录的「轻量级摘要」,
  • 第四层是当前对话「滑动窗口」。


就靠这四层,就实现了「它好像真的记得我」的效果。


此处建议你,去问一下他问 ChatGPT「你记得我什么?」,ChatGPT 会详细地列出了你这个人的 N 条事实。


而在具体讲记忆之前,我们得先搞清楚一件事:ChatGPT 每次在回答你时,实际拿到的是一整包上下文信息,而不只是你最后那句话


它收到的内容,分成 7 个部分,结构是这样的:



[0] 系统级指令(System Instructions)    [1] 开发者级指令(Developer Instructions)    [2] 会话元数据(Session Metadata)    [3] 用户记忆(User Memory)    [4] 近期对话摘要(Recent Conversation Summary)    [5] 当前对话内容(Current Session Messages)    [6] 你的最新一句话(Your latest message)  


前两个是固定模板,定义了模型整体行为,比如不能骂人、不能提供非法信息之类的安全规则。这些对我们来说没啥好聊的。


真正关键的,是从第三部分开始——会话元数据


第一层:会话元数据(Session Metadata)


别急着想象成什么高科技。


所谓的“会话元数据”,其实就是 ChatGPT 在你每次打开和它第一次对话时,它会观察这些信息:


  • [0] 系统级指令(System Instructions)    
  • [1] 开发者级指令(Developer Instructions)    
  • [2] 会话元数据(Session Metadata)    
  • [3] 用户记忆(User Memory)    
  • [4] 近期对话摘要(Recent Conversation Summary)    
  • [5] 当前对话内容(Current Session Messages)    
  • [6] 你的最新一句话(Your latest message)  


这些信息,不会被存进长期记忆,跟你是谁也没直接关系。举个例子,这位逆向的开发者的元数据是这样的:



- 用户订阅:ChatGPT Go   

- 设备:桌面浏览器   

- 浏览器:Chrome on macOS(Intel)   

- 大致位置:印度(可能用了VPN)   

- 本地时间:约16:00   

- 账号年龄:约157周   

- 最近活跃度:      

 - 最近1天活跃1天      

 - 最近7天活跃5天      

 - 最近30天活跃18天  

- 对话模式:     

 - 平均对话深度:约14.8条消息       

 - 平均用户消息长度:约4057字符       

 - 模型使用分布:           

 * 5% GPT-5.1           

 * 49% GPT-5           

 * 17% GPT-4o           

 * 6% GPT-5-a-t-mini           

 * 等等  

- 设备环境:       

    - JS已启用      

    - 深色模式已启用       

    - 屏幕尺寸:900×1440       

    - 页面视口:812×1440       

    - 设备像素比:2.0  

- 本次会话时长:约1100秒  


它们的作用,是当场用来“判断你此刻的状态”。换句话说,ChatGPT 会根据你当下的设备和使用习惯,来动态调整怎么说话。


比如你是半夜一点,用手机打开它,它就可能默认你不想听废话,直接说重点。又或者,你最近常来,问题问得也复杂,它就知道你不是路人,是个“老用户”,说话自然会更配合一点。


这些信号不构成“记忆”,但它极大影响了你的体验。


第二层:用户记忆(User Memory)


如果说第一层的「会话元数据」只是 ChatGPT 在观察你,那第二层的「用户记忆」,就是它开始真正“记住你”的地方。


这一层很关键。


它会在后台维护一份小小的“你”的资料卡,内容大概是这样的:


  • 你的名字叫什么
  • 你在干什么工作
  • 你正在研究哪些主题
  • 你平时喜欢的表达风格
  • 你的目标是什么
  • 你提到过哪些长期的兴趣或项目


这些信息不会凭空出现。ChatGPT 只有在两种情况下才会写进这张“档案卡”:


一种是你明确告诉它。比如说:“记住我是一名 AI 编辑”,


另一种是它自动识别。当你反复提到相同的信息(比如职业、学习方向、语气偏好),它会判断这些属于“稳定事实”,并默默记下来。


这层记忆最有意思的地方是,它是显式保存的结构化信息


你可以让它记,也可以让它忘。一句“把刚才那条忘掉”,就能立刻清空。


这就意味着,ChatGPT 的记忆是透明、可控的。


每次你打开新的对话,这张“档案卡”都会被自动加载进它的提示中。


你问它问题,它就会在后台先看一眼:“哦,他是做内容编辑的,写作偏口语化风格。”


于是它的回答风格、结构、语气都会悄悄对齐你的偏好。


这就是为什么很多人会有种错觉:“ChatGPT 越聊越懂我。”


一位网友逆向破解了 ChatGPT 记忆系统,给我干破防了


第三层:近期对话摘要(Recent Conversation Summary)


这一层是我看到逆向分析时最意外的部分。


原本我以为 ChatGPT 会在后台用一套类似 RAG 的机制,对你历史对话做向量化处理、实时相似度匹配,然后按需拉取上下文。


结果不是。它压根没用 RAG,甚至不“检索”任何历史内容。


ChatGPT 用的,是一个提前生成的、轻量级的摘要系统


具体怎么做呢?


它会把你最近十几次聊天,整理成一份清单,每条包括:


  • 时间戳(比如 12 月 9 日)
  • 聊天标题(比如“Claude 的推理机制”)
  • 你当时说的几句关键信息(只有你说的内容,不包含它自己的回复


比如,像这样:


  • 12 月 4 日:用户聊了 AI 记忆机制。
  • 12 月 6 日:用户提到在写统计类公众号文章。
  • 12 月 9 日:用户询问 Claude 的推理机制。


大约会保留 15 条左右,这份摘要会预处理好并静态注入到新会话里。


也就是说,ChatGPT 并不需要记得你说的每一个字,它只需要知道你最近关注的方向,就足以衔接话题。


这套机制看起来很朴素,但背后的取舍非常精准。相比于传统 RAG 系统的繁琐流程,它牺牲了细节,却换来了速度、效率和 token 预算的可控性。


而这,就足以让你觉得“它和我是连续的”。


第四层:滑动窗口(Current Session Messages)


这就是大家最熟悉、也最容易误解的一层。


你可能以为 ChatGPT 一直记得你刚刚说过什么,甚至还会觉得它能理解本次全部对话。但其实,它有一个可视范围,我们管它叫:滑动窗口(Sliding Window)


简单来说,每次生成回复时,ChatGPT 只能看到你和它最近对话的一段内容,而这段的长度是有上限的


以 GPT-4 为例,最大上下文窗口是 128k token(大约 6 万多个汉字)。超过这个上限,最前面的内容就会被“挤掉”,彻底遗忘。


而且,滑动窗口里的内容,是一次性打包输入模型的。你放进去什么,它就看什么,不做任何“回忆”操作。这也解释了一个常见现象:为什么你刷新页面或换个对话,它就像换了个魂。


所以在写 prompt、拼接上下文、做 Agent 时,尤其要注意:


  • Token 占比是否过高?
  • 有无冗余或重复信息?
  • 关键信息是否靠前呈现?


你现在大概能明白,为什么 Manthan Gupta 会在最后说“这套系统没有用 RAG”。


我们一直以为,ChatGPT 的记忆像是某种大型知识检索引擎,背后藏着复杂数据库、长链式关联、动态知识调取……


但真相却简单得出奇。


就靠 4 层结构,会话元数据、用户记忆、对话摘要、滑动窗口,拼出了一个“记得你、懂你、陪着你”的 GPT。


用分层 + 策略,而不是检索,比 RAG 检索要高效得多,也更可控。


故事并没有到这里。


我做了一件事,问了 ChatGPT 你记的我什么。


一位网友逆向破解了 ChatGPT 记忆系统,给我干破防了


我强烈建议你此刻,去打开 ChatGPT 的 Memory 页面。那张属于“你的档案卡”,也许正安静地写着——很多很多的你。


突然翻到之前在小红书上看到的帖子,一个女生半夜清理 ChatGPT 的 Memory,突然被 AI 记录的人生状态击中的破防。


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还有一个人,“好像发现有一个人暗恋我,把我说过的话都拿小本本记下来。”,这个比喻太绝了,既温暖又恐怖。


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ChatGPT 的记忆系统,技术上确实很简单。但当你真的打开那个 Memory 页面,看到它给你写的那些文字时,那种感觉,是复杂的。


它像一面镜子,映出了你在 AI 面前展现的那个自己。


可能是最脆弱的那一面、最真实的那一面、是最孤独的那一面...


这就是 AI 记忆最微妙的地方。它不只是记得你,它在书写你。然后在某个深夜,当你打开那个页面,看到那些被它整理好的、关于你的文字时,你会突然意识到:原来我是这样的人。


或者更准确地说:原来在 AI 眼里,我是这样的人。


文章来自于微信公众号 “夕小瑶科技说”,作者 “夕小瑶科技说”

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1
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

2
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

3
免费使用GPT-4o

【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点,无需魔法付费,即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。

在线使用:https://ffa.chat/

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0