文章揭秘AI助手"记忆"真相：大模型本身无状态，记忆是通过上下文管理实现的。区分知识、工具和记忆概念，指出生产环境中内存管理面临经济成本、推理性能和信息忽略等挑战。优秀智能体需设计复杂记忆层，包括短期记忆（对话连贯性）、长期记忆（跨对话持续性）和实体记忆（对象信息管理），以及它们的整合机制。
当与DeepSeek、Qwen等AI助手交谈时，它们似乎常常能记住之前说过的规划。实际上，它们并没有。对于大模型的每次请求都是无状态的，意味着模型只知道你此刻发送的提示中包含什么内容。
为了模拟内存，系统必须显式管理上下文：在每次新的模型调用之前，选择要保留什么、丢弃什么以及检索什么，因此内存并非是模型本身的属性，而是一个系统设计层面的问题。
1.记忆、知识与工具
知识是静态的活全局性的信息。它可以是知识库、文档，或是模型在训练过程中学习到的事实。这些信息不会因用户交互而改变，是智能体随时可以访问的背景信息。
工具允许代理按需获取、计算或推导出信息。网页浏览器或计算器都是工具。工具可以帮助代理访问信息，但默认情况下它们不会记住任何内容。
记忆是动态的、情境化的，包含智能体在运行过程中存储的数据，例如对话历史、用户偏好、之前的输入或正在进行任务的状态。记忆可以告诉智能体随着时间的推移发生了什么，而不仅仅是一些客观事实。
如果系统没有记忆功能，那么每一次交互都将是一张白纸。即使用户五秒前告诉客服人员自己的名字，下一次对话就会被遗忘；如果智能体上一次会话汇总帮助解决了某个问题，现在它将不会记住任何相关信息。
将强大的内存系统集成到智能体中具有以下优势：
1.上下文保留：智能体能够进行连贯的对话或工作流程，并能回顾对话的先前部分，而无须返回提供所有细节，会让多轮交互更加自然流畅。
2.个性化响应：代理可以存储用户特征信息，并利用这些信息为特定用户定制未来的响应。
3.持续学习:通过记住先前运行的结果和事实，智能体可以积累经验。随着时间的推移，可以通过参考之前学习到的知识来改进决策，避免再次犯错。
2.生产中的上下文问题
许多人认为，不断增长的上下文窗口将消除内存管理的必要性，认为主要窗口足够大就可以将所有东西都放到提示框中，无论是工具、文档、说明，剩下的交给模型处理即可。但是，一旦从测试环境中过渡到生产级系统，这种假设就会被推翻。
经济可持续。发送每一个Token给LLM都需要成本，每次都会都发送20万个Token的庞大且未经管理的对话历史记录，在经济上是不可持续的，减少不必要的代币成本，才是实现有效内存管理的关键。
推理性能差。在每个Prompt中注入大量上下文会导致推理延迟过高。如果用户需要等待十几秒才能得到响应，智能体系统在生产环境中通常就无法正常运行，它必须快速响应。
信息被忽略。仅仅把所有内容都包含在提示中并不意味着智能体就会使用它。这是最不容易被发现且最重要的故障原因。深埋于海量详细中的信息常常被忽略或检索不准确。信息来源虽然广阔，但关注点很狭窄。LLM经常受到近因衰减的影响，如果一条关键的、最近添加的指令被长期存在的系统指令或冗长的聊天记录所包围，模型可能会忘记这条新的规则。
记忆并非被动的存储机制，而是一个主动的策略性信息配置过程。必须精心设置情境，确保智能体在合适的时机使用合适的信息。智能体必须主动管理记忆，确保优先处理最相关的事实，这就需要一个比简单历史记录转储更细致的系统，因此可能会遇到长时间交互或任务中保持内存一致性的挑战。
3.具有记忆的智能体
对于一个优秀的智能体，需要一个复杂的记忆层设计，具备单次对话的记忆，也就是短期记忆；跨对话的记忆，也就是长期记忆；用于检查和修改记忆的工具，来更新记忆。
短期记忆：短期记忆有助于智能体在单个会话中保持逻辑连贯性。如果用户提出问题、跟进、澄清某些内容，然后要求智能体执行操作，所有这些上下文信息都应该保存在智能体内部。当对话线程结束时，短期记忆自然过期，除非使用相同的会话，否则短期记忆内容不会被应用于其他会话。
长期记忆：有些信息必须在会话结束后保留下来。例如，智能体可能需要记住用户跨天的偏好、存储之前了解到的信息，或者将跨越多个任务的项目信息保留下来。由于长期记忆不会在对话结束时消失，因此智能体可以在运行过程中积累知识，个性化响应并随着时间的推移表现得更加一致。
实体记忆：属于长期记忆范畴，指的是智能体在与环境交互过程中，对现实世界中具体对象相关信息的存储、管理和利用，可以识别和追踪实体；维护实体的状态，支持长期推理，提升交互自然性。
整合记忆：短期记忆和长期记忆相互协作。短期记忆保证了统一会话内的连续性，而长期记忆则保证了不同会话之间的连续性。将这连个内存合并成一个统一的核心架构是构建更高级的智能体行为奠定基础。
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