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本文深入探讨AI Agent记忆系统架构，详细解析短期记忆（会话级）与长期记忆（跨会话）的定义特点与技术实现。通过具体案例展示应用场景，分析六种主流开源框架的记忆支持情况，并提出向量数据库、分层存储和记忆压缩等关键技术，为构建连贯性对话和个性化服务的AI Agent提供完整解决方案。

摘要：想象这样一个场景：你正在与一个智能客服Agent对话，刚刚告诉它你的订单号是12345，但两轮对话后，当你询问订单状态时，它却回答：“请提供您的订单号”。这种令人沮丧的体验，正是AI Agent缺乏有效记忆系统的直接后果。

在现实应用中，没有记忆的AI Agent就像一位永远"活在当下"的健忘症患者：

• 无法维持连贯的多轮对话

• 每次请求都像是初次见面

• 无法从历史交互中学习用户偏好

• 处理复杂任务时效率低下

这些限制严重制约了AI Agent的实际应用价值。本文将深入探讨如何为AI Agent构建完整的记忆系统，从短期工作记忆到长期知识记忆，并提供具体的技术实现方案。

• AI agent的记忆系统的基本定义

• 长短记忆的技术实现

• 常见六个开源框架的对长短记忆的支持情况

01—AI agent的记忆系统的基本定义

1.1长短记忆的定义

短期记忆 (Short-term Memory)

定义：短期记忆是Agent在当前对话或任务执行过程中临时保存的信息，通常具有有限的容量和持续时间。它类似于人类的工作记忆，用于处理即时任务。

特点：

• 临时存储，任务结束或对话超时后清除
• 快速存取，延迟低
• 容量有限，通常只保留最近几轮交互
• 专注于当前任务的上下文

长期记忆 (Long-term Memory)

定义：长期记忆是Agent在多个会话中持久化存储的知识和经验，可以随着时间的推移不断积累和检索。它类似于人类的长期记忆，包含用户偏好、历史交互、学习到的知识等。

特点：

• 永久或半永久存储
• 容量理论上无上限
• 检索速度相对较慢
• 支持复杂的查询和关联

但是从技术的层面来理解短期记忆和长期记忆的区别，短期记忆是指会话级记忆，用户和智能体 Agent 在一个会话中的多轮交互（user-query & response），一般在50个回话之内的交互内容，而长期记忆则是指跨会话记忆，从用户和智能体 Agent 的多个会话中基于系统定义的特定条件触发的抽取的通用信息，可以跨会话辅助 Agent 推理。****

1.2长短记忆的具体案例

让我们通过一个具体案例了解记忆系统的实际应用：

场景描述

用户正在规划一次去日本的旅行，需要AI Agent协助制定行程。

步骤演示

步骤1：对话初始化

用户：我想规划一次去日本的旅行 Agent：好的，请问您计划什么时候去？想去哪些城市？

步骤2：短期记忆激活

python

# 短期记忆存储

short_term_memory . add_interaction (

user_input = "我想规划一次去日本的旅行" ,

agent_response = "好的，请问您计划什么时候去？想去哪些城市？"

)

步骤3：多轮对话维护

用户：我计划9月份去，想去东京、京都和大阪

Agent：（使用短期记忆）明白了，9月份的日本天气很好。东京、京都、大阪是经典路线。 用户：上次你说东京有什么推荐？

Agent：（从短期记忆检索）是的，我们刚才提到东京是目的地之一。推荐参观浅草寺、东京塔...

步骤4：长期记忆触发

用户：对了，我记得上次去日本你推荐了温泉酒店，这次有什么推荐吗？

Agent：（触发长期记忆检索）根据您去年的旅行记录，您喜欢传统日式温泉。我推荐...

步骤5：记忆转换和固化

python

# 会话结束时，评估并固化重要信息

if conversation_is_ending :

for interaction in short_term_memory . get_context ( ) :

importance = evaluate_memory_importance ( interaction )

if importance > THRESHOLD :

# 生成记忆摘要

summary = generate_memory_summary ( interaction )

embedding = create_embedding ( summary )

# 存储到长期记忆

long_term_memory . store_memory (

content = summary ,

embedding = embedding ,

metadata = {

"user_id" : user_id ,

"conversation_date" : date ,

"tags" : [ "旅行规划" , "日本" ] }

)

1.3 长期记忆的触发场景

1. 用户识别和个性化：识别用户身份和偏好
2. 历史经验参考：相似问题的解决方案
3. 知识库查询：需要专业知识或历史数据
4. 长期习惯学习：用户的行为模式和偏好

长期记忆的触发场景是人为定义的一般是上面四种情况，主要是为了产品的几个目的：

1、千人一千面的agent

2、懂得用户的agent

3、专业知识和相似方案的知识沉淀

4、用户画像的数据积累便于后期的推荐

02—长短记忆的技术实现

2.1 短记忆在agent中使用的整体流程

以客服agent为例，当用户输入普通问题的时候，则默认将短期记忆加载到LLM的上下文中，作为大模型回答问题的上下文内容，基于上下文内容，产生回答，并形成新的短期记忆，而长期记忆是特定单词的情况下触发，例如上次则会触发长期记忆的检索，并把检索的内容添加到短期记忆中作为本次回答的上下文内容，并且当前问题如果包含特定的词语也会触发长期记忆的存储，长期记忆存储一般是先评估当前的问题和回答的内容的分数，以及进行内容的概要描述和标签，然后向量化存储到固定的长期记忆的组件中。

2.2 长短记忆通常采用以下技术

上下文窗口管理：当前回话中的N个回话

向量缓存：使用内存中的向量数据库存储近期交互的嵌入表示

键值缓存：存储当前会话的状态和临时变量

场景说明：市场分析报告

假设你（用户）和你的聪明助理（AI Agent）正在协作完成一个市场分析报告项目。

1、上下文窗口管理（聊天记录区）：

就是你们在聊天软件里的最近几屏对话记录。助理需要滚动屏幕才能看到刚才具体说了什么数字、用了哪个形容词。这个区域是线性的、按时间顺序的文本。

2、向量缓存（灵感关联墙）：

在办公室墙上，有一块白板，上面用思维导图的方式贴着各种关键词和概念：“竞争对手A”、“用户痛点”、“增长数据”、“Q3趋势”。这些概念来自你们不同时间的讨论。当提到其中一个时，助理能一眼看到墙上所有相关的概念。这个区域是基于语义关联的网络。

3、键值缓存（项目进度看板）：

• 报告当前章节：第三章

• 已确认数据来源：统计局、行业白皮书

• 待办：找2022年对比图表

• 负责人：助理（我）

• 在助理手边，有一个项目看板（比如Trello），上面清晰地列着：

• 这个看板不关心具体的对话内容，只关心项目的当前状态和待办事项。

上下文窗口管理：决定了AI能看到什么文字（最近N条对话）。

向量缓存：帮助AI想到什么概念（根据意思找到历史相关点）。

键值缓存：告诉AI现在该做什么（维护任务的状态和下一步动作）。

这三者共同构成了AI Agent的“工作记忆”，让它能在单次会话中表现得连贯、聪明且目标明确。

2.3 长记忆通常采用以下技术

向量数据库：为记忆建立“语义地图”

分层存储：给记忆设置“优先级货架”

记忆压缩与摘要：从“录像带”到“精华笔记”

场景说明：市场分析报告

假设你（用户）和你的聪明助理（AI Agent）还是需要协作完成一个市场分析报告项目。

1、向量数据库

向量数据库构建的长期记忆系统，就像升级为智能语义索引档案馆：

工作原理：

• 每份档案都有“内容指纹”：无论报告标题是什么，系统都会分析内容本质，生成语义标识
• 相关档案自动聚类：“市场趋势分析”、“竞争对手研究”、“用户调研”会被放在相邻区域
• 跨时空关联：2022年的“移动端增长”与2024年的“App用户分析”自动关联

技术实现类比：长期记忆的智能检索：

• “找上次讨论的那个快速增长的市场” → 语义匹配 → “东南亚电商市场分析报告.pdf”
• “用户对价格敏感的例子” → 关联检索 → 同时找到客服记录、调研问卷、销售数据

核心价值：忘记关键词也没关系，系统理解你的意图。

2、分层存储

再大的档案馆也不能把所有文件都放在触手可及的地方。智能分层存储就像精心设计的存放策略：

第一区：常用资料区（办公桌旁的书架）

• 存放内容：你最近三个月频繁查阅的报告、正在跟进的项目资料、核心客户档案
• 访问方式：伸手即得，无需等待
• 管理规则：系统自动监控你的使用习惯，把热门资料放在这里
• 技术对应：内存+SSD高速存储，响应时间<100ms

第二区：常规档案区（同一楼层的档案室）

• 存放内容：过去两年的项目资料、历史会议纪要、已完成的报告
• 访问方式：走几步就到，稍等片刻就能拿到
• 管理规则：每月整理一次，把三个月未使用的资料移出第一区
• 技术对应：SSD存储，响应时间100-500ms

第三区：历史档案馆（大楼地下仓库）

• 存放内容：所有历史数据的完整备份、原始调研材料、法律要求保留的记录
• 访问方式：需要申请调阅，等待时间较长
• 管理规则：高度压缩存放，保存完整但访问较少
• 技术对应：对象存储+冷存储，响应时间>1秒

智能调度机制：
分层存储的自动调度机制：

• 发现你连续三天都在看“AI行业分析”，自动把相关历史报告提升到第一区
• 某份报告半年没人查阅，悄悄移到第三区节省空间
• 预测你下周要准备季度汇报，提前把去年的季度报告调到第二区准备着

3、记忆压缩与摘要

如果存储每一句对话的每一个字，系统很快就会不堪重负。记忆压缩技术就是解决这个问题的关键。

压缩的三种方式：

1. 内容摘要：

   原始记忆：长达30轮的完整客服对话

   压缩后：“用户张先生反映商品质量问题，要求退货，已处理退款，用户表示满意”

   技术本质：保留核心事实，删除冗余细节

2. 模式提取：

   从多次对话中提炼：发现“该用户通常在周二晚上咨询产品信息，且对价格敏感”

   技术本质：从具体事件中抽象出行为规律

3. 向量精简：

   原始：1536维的详细语义向量

   压缩后：256维的核心特征向量

   技术本质：保留最重要的语义特征，舍弃次要信息

智能压缩策略：

• 高频记忆：保持较高精度，便于快速理解细节
• 普通记忆：适度压缩，平衡准确性与存储成本
• 低频记忆：高度压缩，只在需要时还原关键信息

系统如何协同工作

例如：当用户问：“我之前咨询过的那款产品怎么样了？”

1. 向量检索：系统立即在语义空间中搜索与“产品咨询”相关的所有记忆
2. 层级筛选：优先从高频记忆区查找最近的相关对话，如未找到则逐级深入
3. 内容还原：如果找到的是压缩记忆，自动还原成可读形式
4. 智能响应：综合多段相关记忆，给出连贯的回答

简单来说…

向量数据库解决了“如何智能地找到相关记忆”的问题——不是靠关键词匹配，而是靠意思理解。

分层存储解决了“如何高效管理海量记忆”的问题——重要的放手边，次要的放远处，不浪费资源。

记忆压缩解决了“如何长期保存又不撑爆硬盘”的问题——把长篇对话变成精华笔记，需要时再还原关键细节。

这三项技术共同构成了AI Agent的“大脑皮层”，让它不仅能记住过去，还能智能地运用这些记忆来服务现在、预测未来。

03—常见六个开源框架的对长短记忆的支持情况

在我们常用的六个多智能体开源框架中LangGraph和AgentScope明确提供了集成度较高的记忆API，而OpenAI Agents SDK、CAMEL和crewAI的长期记忆功能通常需要开发者结合外部存储自行实现。

如何决策，你可以根据项目需求来决策：

• 追求开箱即用与深度集成：LangGraph（生态灵活）和AgentScope（中文友好、功能全面）是最佳选择，它们将记忆作为一级概念提供了完整API。
• 构建轻量级或实验性应用：OpenAI Agents SDK或CAMEL可能更合适，你只需关注核心逻辑，再按需选配独立的记忆层（如Mem0）即可。
• 专注多智能体协作与任务编排：AutoGen（复杂对话）和crewAI（任务流程）是主流选择，但你需要为它们设计和集成外部的长期记忆模块。

我们探讨了从短期记忆到长期记忆的技术脉络，从上下文管理到向量存储的架构选择。但这远非终点，而是我们共同探索智能体“意识”连续性的起点。

技术架构的蓝图已经清晰，但更多问题仍悬而未决：

• 记忆的“所有权”与伦理：当Agent拥有越来越鲜活的长期记忆，它与你之间的关系将如何定义？这些记忆又归属于谁？
• 真正的遗忘权：我们设计了复杂的存储，但该如何设计优雅的“遗忘”机制，以保护隐私或修正错误？
• 记忆塑造人格：一个不断从交互中学习、记忆的Agent，是否会发展出独特的“个性”？这仅仅是模式的堆叠，还是某种智能的萌芽？

这些问题的答案，无法仅靠代码给出，更需要跨领域的对话与思考。

现在，轮到你了：

1. 在你的实践中，智能体的“记忆”面临的最大挑战是什么？
2. 关于记忆与智能的未来，你最期待或最担忧的是什么？

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