AI 合作者 ：ChatGPT（GPT-5.5） 创作模式 ：Human-led, AI-collaborated 责任声明 ：文章观点、理论体系及最终内容由作者负责；AI 参与讨论、推演、表达优化及部分内容生成。 研究说明：知识驱动计算（Knowledge-driven Computing, KDC）是我们正在提出和持续打磨的一套 AI 应用软件工程理论，目前仍处于开放研究阶段。前三篇分别讨论了领域现实、知识边界以及从推理到受治理行动的链路。这一篇讨论长期运行问题：一次正确行动结束后，什么历史应该影响未来，又如何避免系统把偶然经验和错误反馈不断放大？ 本文摘要：记忆的价值不在于保存更多历史，而在于决定哪些历史仍然可以影响未来的判断与行动。本文把记忆放入形成、强化、衰减、冲突、遗忘、迁移和归档的生命周期，并进一步说明反馈验证与错误归因如何帮助系统修正知识、记忆、推理和治理策略。 《软件从现实开始：知识驱动计算（KDC）的 Reality First 主张》 《软件从现实开始：知识驱动计算（KDC）的 Reality First 主张》 《软件不是文件：KDC 的知识工程主张》 《软件不