文章介绍了AI记忆机制的发展历程：从RAG（检索增强生成）到Agentic RAG（引入智能代理提高检索效率），再到AI Memory（读写机制实现个性化服务）。这一演进使AI从"瞬时响应"转向"终身学习"，成为能持续理解用户的智能伙伴。同时，AI记忆也带来了记忆内容选择、遗忘机制和多种记忆类型管理等新挑战。
有没有觉得早期的ChatGPT每次聊天都像初次见面，上一轮的内容转眼就忘？这就是AI长期以来的“金鱼记忆”难题。从RAG到AgentRAG，到如今ChatGPT Memory让它真正“记住你的一切”，AI记忆机制正在经历一场从“瞬时响应”到“终身学习”的深刻革命——它不再是冷冰冰的工具，而是能持续理解你的智能伙伴。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种将检索与生成相结合的技术，它在生成响应时会一次性检索相关信息作为上下文，然后直接基于这些信息回答问题。这种方法无需进行复杂的决策过程，只需简单地获取信息并生成答案即可。然而，它面临的主要问题是经常会检索到与问题无关的上下文，导致生成的响应准确性降低或包含噪声信息。
Agentic RAG 是对传统 RAG 的改进版本，它引入了 Agent（智能代理）的机制。Agent 可以主动决定是否需要进行检索、选择查询哪个数据源，以及验证检索结果是否有用，从而更智能地控制检索过程。这种方式提高了检索的针对性和效率，但其面临的问题是知识库本质上是只读的，无法从用户交互中动态学习或更新知识，因此难以实现长期的适应性提升。
AI Memory 则进一步引入了读写机制，它允许 AI 将过去的对话经验、用户偏好和历史上下文写入外部知识库中，从而实现真正的个性化服务。通过从交互中不断吸取经验并记住关键信息，AI 可以逐步优化响应质量，克服传统方法在个性化方面的局限性，成为更高级的记忆增强系统。
Agent记忆功能强大的原因：智能体可以记住用户偏好、过往对话和重要日期中的信息，所有这些信息都会被存储，以便自未来的交互中检索。记忆功能开启了持续学习进程，不再局限于训练和固定的知识库，而是可以从每次交互中积累知识，无须重新训练即可随着时间的推移而不断改进。
Agent记忆带来了新的问题，需要设计策略来决定Agent记住什么、忘记什么以及如何管理多种记忆类型（长期记忆、短期记忆、实体记忆等等）。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
