quiz.json

{
  "lesson": "07-memory-virtual-context-memgpt",
  "title": "记忆：虚拟上下文与 MemGPT",
  "questions": [
    {
      "stage": "pre",
      "question": "MemGPT 建立在什么操作系统类比之上？",
      "options": [
        "进程与线程",
        "虚拟内存：主上下文如同 RAM，外部存储如同磁盘，记忆工具如同换入换出（page in/out）",
        "网络套接字",
        "文件描述符"
      ],
      "correct": 1,
      "explanation": "MemGPT 把 prompt 映射为 RAM，外部存储映射为磁盘，记忆工具映射为缺页式的传输。"
    },
    {
      "stage": "pre",
      "question": "为什么更大的上下文窗口并不能完全解决记忆问题？",
      "options": [
        "提供商把它们限制在 4k token",
        "即使有 128k 窗口，溢出、注意力被稀释、缺乏跨会话持久化仍然会出问题",
        "长上下文不花钱",
        "模型拒绝长输入"
      ],
      "correct": 1,
      "explanation": "Mem0 测得 128k 窗口的基线仍会漏掉一个带外部记忆的 4k agent 能抓住的事实；溢出、稀释和持久化问题依旧存在。"
    },
    {
      "stage": "check",
      "question": "下列哪一个不是 MemGPT 的经典记忆工具之一？",
      "options": [
        "core_memory_append",
        "archival_memory_search",
        "conversation_search",
        "gradient_memory_update"
      ],
      "correct": 3,
      "explanation": "不存在梯度记忆工具；其工具面是 core/archival/conversation 操作。"
    },
    {
      "stage": "check",
      "question": "MemGPT 中的中断（interrupt）模式做什么？",
      "options": [
        "它在任何错误时停止整个 agent 运行",
        "在对话中途，agent 调用一个记忆工具，运行时执行它，结果拼接进下一轮",
        "它完全绕过上下文窗口",
        "它触发模型重训练"
      ],
      "correct": 1,
      "explanation": "记忆即中断：调用记忆工具，运行时取数据，结果在下一轮作为新的 observation 返回（就像 Unix 的 read()）。"
    },
    {
      "stage": "check",
      "question": "MemGPT 在 2024 年演化成了哪个生产系统？",
      "options": [
        "Mem0",
        "Letta",
        "Zep",
        "Pinecone"
      ],
      "correct": 1,
      "explanation": "MemGPT 在 2024 年 9 月变成了 Letta；研究仓库 cpacker/MemGPT 仍作为起源存在。"
    },
    {
      "stage": "post",
      "question": "在此语境下，记忆投毒（memory poisoning）是什么？",
      "options": [
        "破坏向量索引的一个 bug",
        "攻击者的内容被存成一条记忆笔记，并在未来的回忆中被重新摄入",
        "在 RAM 可用时仍从磁盘读取",
        "embedding 模型版本漂移"
      ],
      "correct": 1,
      "explanation": "外部记忆是被检索回来的文本；如果攻击者可触及的内容进入了一条记忆笔记，agent 在下次会话就会重新摄入它。"
    },
    {
      "stage": "post",
      "question": "为什么本课说生产级记忆系统都是 MemGPT 的变体？",
      "options": [
        "它们使用同一个向量数据库",
        "Letta、Mem0、Assistants 的 thread，以及 Claude Agent SDK 都运行两层（或更多）分页记忆模式；差异在于运维形态",
        "MemGPT 拥有商标",
        "它们共享权重"
      ],
      "correct": 1,
      "explanation": "按运维形态而非模式来选；它们都共享 MemGPT 的换入/换出骨架。"
    }
  ]
}