智能体的上下文记忆优化方案

看一个人能力强弱，其实可以从两个简化的维度来衡量，第一个是认知能力和思维方式，另一个是储备的知识和经验。这两种能力相辅相成，可以形成一个人独特的竞争力。如果看一个智能体的能力水平，也可以通过这两个维度来衡量，基础模型的能力，另一个是系统提供给模型的上下文记忆。

如何设计一个智能体，普通商业公司一般会选择一个开源模型，或者对开源模型进行微调或者精调，但是这些操作成本高收益小，一般公司会采用添加记忆的方式，通过添加模型上下文信息，通过有效的补充上下文中的 prompt 信息，引导模型输出符合预期的内容，也就是网上比较热门的RAG、上下文工程的概念。最近看了一篇论文《Rethinking Memory in AI》，这篇论文突破了简单的给大模型添加知识的方法，而是模仿人类的记忆存的使用方式，提供给大模型使用，取得了不错的效果。

首先论文把记忆的管理分成了六个原子操作，其中写入操作包括：巩固、更新、遗忘，读取操作包括：检索、索引、和压缩。其实人类的记忆功能也是分为这几个部分，只是在实现机制上还是有比较大的差异。

目前已经几款主流的产品已经使用了这种分维度的记忆功能，比如chatGPT、Claude Code、Grok、豆包，综合对比结果如下，如果要开发智能体，在设计的时候上下文记忆功能是比较关键的特性，可以参考现有产品的设计思路。

当然论文中也提到了这些记忆功能的评测方法，如果要设计智能体，可以阅读原论文参考设计。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

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