二十一、Agent 记忆系统 ⭐ 让 AI 记住你

模型天生失忆(无状态),记忆靠"外部存储+检索"补 —— 本质是"对交互历史做RAG"。

两种记忆

短期	长期
上下文窗口(临时)	外部存储(持久)
换对话就没	要主动存/取

长期记忆三类型

语义(事实/偏好:"这老师喜欢简洁报告")· 情景(往事:"上周讨论过X")· 程序(技能/做法)。

Hermes"越用越懂你"= 攒语义+程序记忆。

实现:存→取→用

写入:判断"什么值得记" → 存外部(MEMORY.md文本 / 向量库)
检索:新对话按相关性捞回相关记忆 → 塞进上下文(和RAG一样)
用:  记忆进上下文,模型就"记得"了

⭐ 三大难题

记什么(全记爆炸,记少漏关键)· 何时取(捞错没用,捞多污染)· 怎么忘/更新(过时信息要删,否则矛盾)。

记忆 vs RAG:RAG补"知识",记忆补"连续性/个性化",技术相似用途不同。

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