AI 智能体如何记住一切：Agent Memory 技术全景解析

你有没有想过，当一个 AI 智能体（Agent）能够自主规划任务、调用工具、在长程对话中保持一致性时，它究竟靠什么"记住"上下文？答案并不是一个单一的魔法，而是一整套 Memory（记忆）系统 的协同设计。

本文将深入解析 AI Agent 记忆中涉及的核心概念、主流实现方式，以及当前技术的前沿进展与局限。

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什么是 Agent Memory？

在传统 LLM 调用中，每次请求都是独立的上下文窗口——模型只"看见"本次输入的 Token。ChatGPT 的对话延续，靠的是服务端把历史消息拼接进每次请求，这仍然是被动续写，而非真正的记忆管理。

Agent Memory 指的是智能体系统性地对信息进行存取、检索、遗忘的能力，使智能体能够在多个会话、多个任务周期内保持一致性、积累知识，并主动利用历史信息做决策。

从功能上，Agent Memory 通常被分为以下几类：

类型	说明	典型场景
Short-term / Working Memory	当前会话内的上下文窗口	单次任务规划、即时推理
Episodic Memory	记录历史动作与结果，形成经验	自主回顾"上次是怎么做的"
Semantic Memory	结构化的知识存储，可跨会话复用	事实性知识、偏好设置
Procedural Memory	内化的行为策略（系统 Prompt / 工具规则）	学会使用某个工具的流程

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记忆系统的技术实现

1. 对话历史窗口（Short-term）

最朴素的方案就是把所有历史消息都塞进 Context Window。Claude 100K 上下文、GPT-4 Turbo 128K 上下文，都是这种思路的工程极限。

优点：实现简单，信息完整
缺点：成本随对话长度线性增长，模型对远期信息注意力衰减（lost in the middle 问题）

2. 摘要压缩（Summary Summarization）

当对话过长时，用 LLM 定期将历史对话压缩为摘要，丢弃细节，保留高层意图。MemGPT（Microsoft）就采用了这种思路，将记忆"卸载"到外部存储。

# 摘要压缩的简化示意
def summarize_if_needed():
    total_tokens = estimate_tokens(messages)
     total_tokens > max_tokens:
         compress_to_summary(messages)
     messages