AI 智能体的记忆系统架构设计和落地实现 原创

想象一下，如果你有一个朋友，他忘记了你曾经说过的所有事情。每一次对话都从零开始。没有记忆，没有上下文，没有进展。这会让人感到尴尬、疲惫和不亲切。不幸的是，这正是今天大多数 AI 智能体系统的行为方式。它们确实聪明，但缺少了一样至关重要的东西：记忆。

下文我们详细剖析之。

一、AI 智能体的记忆系统架构设计和落地实现

1、引言：当今 AI 中的虚假记忆

像 GPT-5 或编程副驾驶这样的工具，在你发现自己不得不一遍又一遍地重复指令或偏好时，就显得不那么有帮助了。为了构建能够学习、进化和协作的 AI 智能体，真正的记忆不仅仅是有益的--它是必不可少的。

由上下文窗口和巧妙的提示词工程创造的虚假记忆，让许多人认为 AI 智能体已经“记住”了。实际上，今天的大多数 AI 智能体是无状态的，无法从过去的互动中学习或随着时间的推移进行适应。

要从无状态工具转变为真正智能、自治（有状态）的 AI 智能体，我们需要赋予它们记忆，而不仅仅是更大的提示词或更好的检索。

2、我们所说的 AI 智能体中的记忆是什么意思？

在 AI 智能体的背景下，记忆是指在时间、任务和多个用户互动中保留和回忆相关信息的能力。它允许 AI 智能体记住过去发生的事情，并利用这些信息来改善未来的行为。

记忆不是仅仅存储聊天记录或将更多 tokens 填充到提示词中。它是关于构建一个持久的内部状态，这个状态会随着每一次 AI 智能体的互动而发展，并影响每一次互动，即使是在几周或几个月之后。

三个支柱定义了 AI 智能体中的记忆：

• 状态：知道现在正在发生什么
• 持久性：在会话之间保留知识
• 选择：决定什么值得记住

这些使我们能够拥有前所未有的东西：连续性。

3、记忆如何融入 AI 智能体架构？

第一、无状态 AI 智能体（无记忆）与有状态 AI 智能体（有记忆）

让我们将记忆放在现代 AI 智能体的架构中。典型组件包括：

• 一个用于推理和生成答案的大型语言模型（LLM）
• 一个策略或规划器（例如：ReAct，AutoGPT 风格）
• 访问工具/API
• 一个检索器来获取文档或过去的数据

问题在于：这些组件都不记得昨天发生了什么。没有内部状态。没有不断发展的理解。没有记忆。

4、将记忆纳入循环：AI 智能体架构中的记忆层

这将 AI 智能体从一次性助手转变为不断发展的合作伙伴。

5、上下文窗口 ≠ 记忆

一个常见的误解是，大的上下文窗口将消除对记忆的需求。

但这种方法由于某些限制而显得不足。调用具有更多上下文的大型语言模型的一个主要缺点是它们可能很昂贵：更多的 tokens = 更高的成本和延迟。

上下文窗口帮助 AI 智能体在会话内保持一致性。记忆允许 AI 智能体在会话间保持智能。即使上下文长度达到 100K tokens，缺乏持久性、优先级和显著性也使其不足以实现真正的智能。

6、为什么 RAG 与记忆不同

虽然 RAG（检索增强生成）和记忆系统都检索信息以支持 LLM，但它们解决的问题非常不同。

RAG 在推理时将外部知识引入提示词中。它对于用文档中的事实来支持回答很有用。

但 RAG 本质上是无状态的 - 它没有意识到以前的互动、用户身份或当前查询与过去对话的关系。

另一方面，记忆带来了连续性。它捕获用户偏好、过去的查询、决策和失败，并使它们在未来的互动中可用。

可以这样想：

• RAG 帮助 AI 智能体更好地回答问题。
• 记忆帮助 AI 智能体更聪明地行为。

7、RAG 与记忆系统层面的关键差异

你都需要 - RAG 来通知 LLM，记忆来塑造其行为。

8、AI 智能体中的记忆类型：高层次分类

在基础层面上，AI 智能体中的记忆有两种形式：

• 短期记忆：在单个互动中保持即时上下文。
• 长期记忆：在会话、任务和时间之间持久保存知识。

就像在人类中一样，这些记忆类型服务于不同的认知功能。短期记忆帮助 AI 智能体保持当下的连贯性。长期记忆帮助它学习、个性化和适应。

让我们进一步分解：

9、记忆优势：Mem0 如何不同

记忆不仅仅是 Mem0 的一个附加功能 - 它是我们的核心。虽然其他 AI 智能体系统将记忆视为事后考虑，但我们构建了整个架构，以创建真正的、类似人类的记忆能力：

• 智能过滤：并非所有信息都值得记住。Mem0 使用优先级评分和上下文 tokens 来决定什么被存储。这避免了记忆膨胀，并使 AI 智能体专注于重要的事情，就像人类潜意识地过滤掉噪音一样。
• 动态遗忘：良好的记忆系统需要有效地遗忘。Mem0 不将记忆视为静态转储。相反，它随着时间的推移衰减低相关性条目，释放空间和注意力。遗忘不是缺陷 - 它是智能记忆的特征。
• 记忆巩固：我们根据使用模式、最近性和重要性将信息在短期和长期记忆存储之间移动，优化了回忆速度和存储效率。这模仿了我们内化知识的方式。
• 跨会话连续性：大多数 AI 智能体在会话结束时重置。Mem0 不会。我们的记忆架构在会话、设备和时间段之间保持相关的上下文。

10、实践中的记忆

以下是记忆如何在现实世界场景中转变 AI 智能体行为：

• 支持 AI 智能体：它不是将每个投诉视为新的，而是记住过去的问题和解决方案 - 使支持更顺畅、更个性化。
• 个人助理：它随着时间的推移适应你的习惯 - 比如根据你的日常安排会议，而不仅仅是你的日历。
• 编程副驾驶：它学习你的编码风格、首选工具，甚至避免你不喜欢的模式。

11、结论：记忆是基础，不是功能

在一个每个 AI 智能体都可以访问相同模型和工具的世界中，记忆将是区分因素。不仅仅是响应的 AI 智能体 - 记住、学习和与你一起成长的 AI 智能体将获胜。

它不是一个功能或精英 AI 智能体的额外能力。它是将 AI 智能体从一次性工具转变为持久队友的基础。

好了，这就是我今天想分享的内容。

本文转载自​​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐