想象一下，如果你有一個朋友，他忘記了你曾經說過的所有事情。每一次對話都從零開始。沒有記憶，沒有上下文，沒有進展。這會讓人感到尷尬、疲憊和不親切。不幸的是，這正是今天大多數 AI 智能體系統的行為方式。它們確實聰明，但缺少了一樣至關重要的東西：記憶。

下文我們詳細剖析之。

一、AI 智能體的記憶系統架構設計和落地實現

1、引言：當今 AI 中的虛假記憶

像 GPT-5 或編程副駕駛這樣的工具，在你發現自己不得不一遍又一遍地重復指令或偏好時，就顯得不那么有幫助了。為了構建能夠學習、進化和協作的 AI 智能體，真正的記憶不僅僅是有益的--它是必不可少的。

由上下文窗口和巧妙的提示詞工程創造的虛假記憶，讓許多人認為 AI 智能體已經“記住”了。實際上，今天的大多數 AI 智能體是無狀態的，無法從過去的互動中學習或隨著時間的推移進行適應。

要從無狀態工具轉變為真正智能、自治（有狀態）的 AI 智能體，我們需要賦予它們記憶，而不僅僅是更大的提示詞或更好的檢索。

2、我們所說的 AI 智能體中的記憶是什么意思？

在 AI 智能體的背景下，記憶是指在時間、任務和多個用戶互動中保留和回憶相關信息的能力。它允許 AI 智能體記住過去發生的事情，并利用這些信息來改善未來的行為。

記憶不是僅僅存儲聊天記錄或將更多 tokens 填充到提示詞中。它是關于構建一個持久的內部狀態，這個狀態會隨著每一次 AI 智能體的互動而發展，并影響每一次互動，即使是在幾周或幾個月之后。

三個支柱定義了 AI 智能體中的記憶：

• 狀態：知道現在正在發生什么
• 持久性：在會話之間保留知識
• 選擇：決定什么值得記住

這些使我們能夠擁有前所未有的東西：連續性。

3、記憶如何融入 AI 智能體架構？

第一、無狀態 AI 智能體（無記憶）與有狀態 AI 智能體（有記憶）

讓我們將記憶放在現代 AI 智能體的架構中。典型組件包括：

• 一個用于推理和生成答案的大型語言模型（LLM）
• 一個策略或規劃器（例如：ReAct，AutoGPT 風格）
• 訪問工具/API
• 一個檢索器來獲取文檔或過去的數據

問題在于：這些組件都不記得昨天發生了什么。沒有內部狀態。沒有不斷發展的理解。沒有記憶。

4、將記憶納入循環：AI 智能體架構中的記憶層

這將 AI 智能體從一次性助手轉變為不斷發展的合作伙伴。

5、上下文窗口 ≠ 記憶

一個常見的誤解是，大的上下文窗口將消除對記憶的需求。

但這種方法由于某些限制而顯得不足。調用具有更多上下文的大型語言模型的一個主要缺點是它們可能很昂貴：更多的 tokens = 更高的成本和延遲。

上下文窗口幫助 AI 智能體在會話內保持一致性。記憶允許 AI 智能體在會話間保持智能。即使上下文長度達到 100K tokens，缺乏持久性、優先級和顯著性也使其不足以實現真正的智能。

6、為什么 RAG 與記憶不同

雖然 RAG（檢索增強生成）和記憶系統都檢索信息以支持 LLM，但它們解決的問題非常不同。

RAG 在推理時將外部知識引入提示詞中。它對于用文檔中的事實來支持回答很有用。

但 RAG 本質上是無狀態的 - 它沒有意識到以前的互動、用戶身份或當前查詢與過去對話的關系。

另一方面，記憶帶來了連續性。它捕獲用戶偏好、過去的查詢、決策和失敗，并使它們在未來的互動中可用。

可以這樣想：

• RAG 幫助 AI 智能體更好地回答問題。
• 記憶幫助 AI 智能體更聰明地行為。

7、RAG 與記憶系統層面的關鍵差異

你都需要 - RAG 來通知 LLM，記憶來塑造其行為。

8、AI 智能體中的記憶類型：高層次分類

在基礎層面上，AI 智能體中的記憶有兩種形式：

• 短期記憶：在單個互動中保持即時上下文。
• 長期記憶：在會話、任務和時間之間持久保存知識。

就像在人類中一樣，這些記憶類型服務于不同的認知功能。短期記憶幫助 AI 智能體保持當下的連貫性。長期記憶幫助它學習、個性化和適應。

讓我們進一步分解：

9、記憶優勢：Mem0 如何不同

記憶不僅僅是 Mem0 的一個附加功能 - 它是我們的核心。雖然其他 AI 智能體系統將記憶視為事后考慮，但我們構建了整個架構，以創建真正的、類似人類的記憶能力：

• 智能過濾：并非所有信息都值得記住。Mem0 使用優先級評分和上下文 tokens 來決定什么被存儲。這避免了記憶膨脹，并使 AI 智能體專注于重要的事情，就像人類潛意識地過濾掉噪音一樣。
• 動態遺忘：良好的記憶系統需要有效地遺忘。Mem0 不將記憶視為靜態轉儲。相反，它隨著時間的推移衰減低相關性條目，釋放空間和注意力。遺忘不是缺陷 - 它是智能記憶的特征。
• 記憶鞏固：我們根據使用模式、最近性和重要性將信息在短期和長期記憶存儲之間移動，優化了回憶速度和存儲效率。這模仿了我們內化知識的方式。
• 跨會話連續性：大多數 AI 智能體在會話結束時重置。Mem0 不會。我們的記憶架構在會話、設備和時間段之間保持相關的上下文。

10、實踐中的記憶

以下是記憶如何在現實世界場景中轉變 AI 智能體行為：

• 支持 AI 智能體：它不是將每個投訴視為新的，而是記住過去的問題和解決方案 - 使支持更順暢、更個性化。
• 個人助理：它隨著時間的推移適應你的習慣 - 比如根據你的日常安排會議，而不僅僅是你的日歷。
• 編程副駕駛：它學習你的編碼風格、首選工具，甚至避免你不喜歡的模式。

11、結論：記憶是基礎，不是功能

在一個每個 AI 智能體都可以訪問相同模型和工具的世界中，記憶將是區分因素。不僅僅是響應的 AI 智能體 - 記住、學習和與你一起成長的 AI 智能體將獲勝。

它不是一個功能或精英 AI 智能體的額外能力。它是將 AI 智能體從一次性工具轉變為持久隊友的基礎。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐