AI 记忆系统通常只有两层：

- 我已知（Sliced RAG）
- 我应知（Agent 构建的 LLM Wiki）

但还有一个被忽略的层面：我可能知道什么——那些你每天关注却还没读的内容（X、播客、微信、RSS 等）。

这些内容填满了我日常的信息流，我可能没点进去细看，但它们会经过我的余光，而在 AI 系统里，这些内容往往不存在——这意味着 AI 不知道我以什么样的视角看待世界。

我最近提出一个新概念叫 Hubble Radius（哈勃半径），用 FreshRSS + Meilisearch 在本地搭建私人索引，把这些“未读但可及”的信息变成带权重和上下文的记忆层。它不是追求覆盖面，而是强调与你个人相关性和信任度。

这篇博客详细分享了从数据聚合、搜索部署到与现有 Agent 集成的完整实现思路，适合正在搭建个人知识系统或 AI Agent 的朋友参考。

全文可以在这里阅读：

http://t.cn/AXJHKloG