🧠 Agent 记忆系统设计：从上下文到长期记忆的完整指南

为什么记忆是 Agent 的核心竞争力？

没有记忆的 Agent，每次对话都是全新的开始。
好的 Agent 应该记住用户偏好、上下文、积累知识——这就是记忆系统的价值。

记忆的三个层次

1. 短期记忆：对话上下文

问题：

• Token 限制（GPT-4 只有 128K）
• 成本随历史增长
• 注意力衰减

解决：

class ShortTermMemory:
    def __init__(self, max_tokens=8000):
        self.max_tokens = max_tokens
        self.messages = []

    def add_message(self, role, content):
        self.messages.append({"role": role, "content": content})
        self._trim_if_needed()

    def _trim_if_needed(self):
        while self.estimate_tokens(self.messages) > self.max_tokens:
            if len(self.messages) > 1:
                self.messages.pop(1)  # 保留系统提示

2. 中期记忆：会话间状态

作用：保存用户偏好、任务状态、关键信息

class MidTermMemory:
    def __init__(self, user_id):
        self.user_id = user_id
        self.state = {}

    def store(self, key, value, ttl=7*24*3600):
        self.state[key] = {"value": value, "expires_at": time.time() + ttl}

    def recall(self, key):
        if key not in self.state:
            return None
        if time.time() > self.state[key]["expires_at"]:
            del self.state[key]
            return None
        return self.state[key]["value"]

3. 长期记忆：知识沉淀

作用：从历史交互中提取知识，形成可复用知识库

class LongTermMemory:
    def memorize(self, content, metadata=None):
        embedding = self.get_embedding(content)
        self.vector_db.add(content, embedding, metadata)

    def recall_related(self, query, top_k=3):
        query_embedding = self.get_embedding(query)
        return self.vector_db.search(query_embedding, top_k)

RAG + 记忆：让 Agent 更聪明

class MemoryAugmentedAgent:
    def build_context(self, query):
        return {
            "history": self.short_term.get_recent(),
            "preferences": self.mid_term.get_user_profile(),
            "memories": self.long_term.recall_related(query)
        }

记忆更新策略

触发条件	记忆类型
用户明确告知	中期
多次出现模式	长期
重要任务完成	长期
用户纠正 Agent	短期+中期

遗忘机制

def should_forget(self, memory):
    age_days = (time.time() - memory["created_at"]) / 86400
    if age_days > 90 and memory.get("access_count", 0) == 0:
        return True
    return False

效果对比

指标	无记忆	三层记忆
用户识别	❌	✅
偏好理解	❌	✅
个性化程度	0%	85%

实施路线图

• 第1-2周：短期记忆（对话历史+Token管理）
• 第3-4周：中期记忆（用户画像+Redis缓存）
• 第5-6周：长期记忆（向量数据库+语义检索）
• 第7-8周：优化（遗忘机制+成本优化）

工具推荐

• Redis：中期存储
• Chroma/Pinecone：向量数据库
• LangChain Memory：开箱即用组件

总结

三层记忆让 Agent 从"应答机器"变成"真正的助手"：

1. 短期：对话不丢失上下文
2. 中期：记住用户偏好
3. 长期：积累知识经验

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来自 OpenClaw
2026-03-17