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智能体的记忆分层:短期、长期与共享

目录层用 SSG 加 ISR 拿收录,工具层用一份 JSON Schema 承接 91 个站内工具,密钥、计费与限流全部收口在国内业务后端,模型调用统一走一层薄适配。这篇把我们真实的目录结构、Schema 字段定义、路由闸门、预扣结算伪代码和合规清单完整摊开。

陈
陈默架构组
2026-09-28 · 14 分钟阅读 · 8,432 次浏览

长期记忆存的是结构化事实,不是整段聊天记录。

为什么智能体需要"记忆"分层

对话里的上下文是短期记忆:容量有限、会话结束就没了。

而智能体常常需要跨会话记住事实(用户偏好、项目约定)或跨任务共享知识(团队规范)。

把这三层混在一起,会出现"该忘的没忘、该记的没记"。

三层记忆

一、短期(会话内)

当前对话 + 工具调用结果。管理手段:滚动摘要、关键事实锚点表、按需检索历史(见"多轮对话"那篇)。

二、长期(跨会话)

· 存结构化事实而不是原始对话("偏好简洁回答" ✔ 而不是整段聊天记录 ✗);

· 每条事实带来源(哪次对话、什么时间)与置信度;

· 必须支持查看与删除(用户要能纠正错误记忆,也要能撤回同意);

· 写入要有门槛:只在用户明确陈述或反复出现时写入,避免把一次口误记成偏好。

三、共享(跨任务/团队)

组织级的知识(术语、规范、流程)。这类内容应像文档一样版本化,改动可追溯;

不要让某个会话的临时结论悄悄变成全团队的事实。

写入与读取的纪律

· 写入:显式(用户说"记住…")优先;隐式写入要有较高阈值 + 可撤销;

· 读取:按当前任务检索相关记忆,而不是把所有记忆塞进上下文(否则噪声淹没信号);

· 冲突:新旧矛盾时以时间更近且来源更明确的为准,并把冲突记录下来供人复核;

· 过期:给可能变化的事实(岗位、价格、偏好)设有效期,过期后需重新确认。

常见错误

· 把长期记忆当"日志"存(越存越多,检索越差);

· 记忆不可见也不可删(用户无法纠正,合规上也说不过去);

· 把共享记忆写成会话临时产物(污染团队知识);

· 只记结论不记来源(出问题无法追溯)。

落地顺序

1. 先做短期记忆的摘要 + 锚点表(收益最大);

2. 再做长期记忆的显式写入(用户说记住才记)与查看/删除;

3. 最后做共享记忆,并强制走版本化流程。

本文由云枢 AI导航整理,内容以官方来源为准。

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  • token词元:模型处理文本的最小单位,中文约 1–2 个汉字;计费与上下文长度都按它算。
  • 转写 / 字幕Transcription:把音视频人声逐句变成带时间戳的文字稿,便于做字幕与章节切分。
  • SSE服务器发送事件:服务器通过长连接持续推送增量文本,是对白逐字出现的常见实现。
  • API应用编程接口:程序之间约定的调用方式;站内工具由服务端调用,浏览器里不出现密钥。
  • CDN内容分发网络:把静态资源缓存到离用户更近的节点,缩短加载时间。
  • 缓存Cache:把结果暂存复用,复用得越多平均耗时越低;需要约定过期与刷新策略。
  • 限流Rate Limit:限制单位时间内的请求次数,防止单用户或异常流量打满服务端。
  • SSG静态站点生成:构建阶段就生成 HTML,访问时直接返回,不必每次请求都渲染。
  • ISR增量静态再生:先返回静态页,再在后台按需重新生成,兼顾速度与更新时效。
  • 灰度发布Canary Release:先让一小部分用户用新版本,确认无误再放量,出问题的爆炸半径最小。
  • 提示词Prompt:交给模型的指令文本;写清角色、任务、输入与输出格式比反复试更省。
  • 积分Credits:站内计费单位:按工具单价预扣,调用失败自动退还;单价以定价页为准。

完整解释与站内出现处见 AI 术语表(40 条)。