沒有記憶的 AI 智能體像金魚，三秒就忘了。

記憶太滿的 AI 智能體像大象，步子慢還喘。

如何既記且省？下面 8 種記憶系統架構設計和落地一次講透，每種記憶系統都配完整思路、優缺點、代碼、踩坑、調參建議，方便你直接落地。

下文我們詳細剖析之。

一、AI 智能體8種記憶系統架構設計與落地

1、全量記憶系統：最直男的“我全都要”

第一、架構設計

把用戶輸入和模型回復按時間順序追加到一個 list，下次推理時整包塞給 LLM。

第二、代碼示例

第三、優點

• 實現零門檻，不丟任何細節。
• 調試時一眼能看到全部歷史。

第四、缺點

• 上下文長度爆炸，GPT-4 128k 也頂不住長聊。
• 費用指數級上漲，延遲肉眼可見。

第五、調參錦囊

• 僅用于一次性問答、簡單腳本助手。
• 上線前務必加“緊急熔斷”：token 數 > 閾值直接拒絕。

2、滑動窗口記憶系統：最像人腦的“只記得最近 3 句”

第一、架構設計

維護一個定長隊列，新消息進來，舊消息出隊。

第二、代碼示例

第三、優點

• 代碼 10 行搞定，token 數可控。
• 無外部依賴，適合嵌入式場景。

第四、缺點

• 一旦滑出窗口，永別！
• 窗口大小難拍腦袋：3 輪太少，20 輪又浪費。

第五、調參錦囊

• 對客服場景可設 10～15 輪；閑聊機器人 5 輪即可。
• 建議在前端加個“展開歷史”按鈕，用戶可手動查看更早對話。

3、相關性過濾記憶系統：給記憶貼“重要度標簽”

第一、架構設計

每條記憶算一個 relevance score，只保留高分。評分維度：

• 與最新問題的余弦相似度
• 是否包含實體（姓名、地點、訂單號）
• 用戶是否說“記住/重要”等關鍵詞

第二、代碼示例

第三、優點

• 重要信息不易丟，比滑動窗口“聰明”。

第四、缺點

• 評分函數需要持續迭代，否則誤殺。
• 對中文關鍵詞、實體識別要求高，輕量模型容易翻車。

第五、調參錦囊

• 先用規則+輕量模型跑通 MVP，再逐步引入大模型打分。
• 每周抽樣 100 條對話人工 review，F1 < 0.8 就調。

4、摘要壓縮記憶系統：把長篇小說改寫成便簽

第一、架構設計

當對話長度達到閾值，用 LLM 把早期內容提煉成 1～2 句摘要，再與近期對話拼接。

第二、代碼示例

第三、優點

• 長期記憶近乎無限，只要摘要一直疊加。

第四、缺點

• 摘要錯誤會污染后續所有對話。
• 每次摘要都要調 LLM，成本≈多一次推理。

第五、調參錦囊

• 摘要長度 50～80 tokens 通常最穩。
• 對中文口語可強制要求“保留所有數字、專有名詞”。

5、向量數據庫記憶系統：給每句話發一張“語義身份證”

第一、架構設計

把文本轉成向量，存進向量庫；查詢時按最近鄰召回。

第二、代碼示例

第三、優點

• 百萬級記憶也能毫秒召回。
• 語義匹配比關鍵詞精準。

第四、缺點

• 需要運維向量庫，磁盤占用隨對話增長。
• 對嵌入模型敏感，換模型需全部重掃。

第五、調參錦囊

• 自建庫記得開??Mmap=True??，否則內存爆。
• ??TopK 的設置建議，????K=3?? 是通用起點，FAQ 類可拉到 K=5。

6、知識圖譜記憶系統：讓記憶長成一棵樹

第一、架構設計

把“實體-關系-實體”抽成三元組，存成圖，查詢時可多跳推理。

第二、代碼示例

第三、優點

• 可解釋，關系一目了然。
• 支持復雜推理：A→B→C→D。

第四、缺點

• 抽取準確率決定上限；中文實體識別尤其難。
• 圖大了后查詢慢，需要 Neo4j 等專業庫。

第五、調參錦囊

• 先用規則+大模型冷啟動，后期人工修正圖譜。
• 關系權重可存圖屬性，便于排序。

7、分層記憶系統：像人腦一樣冷熱分層

第一、架構設計

• 工作記憶：滑動窗口，最近 2～3 輪。
• 長期記憶：向量庫，跨會話。
• 晉升機制：出現“記住/總是/我生日”等關鍵詞或高相關性即寫入長期庫。

第二、代碼示例

第三、優點

• 兼顧實時性與持久性。

第四、缺點

• 晉升規則需要反復 A/B 測試。
• 兩層召回合并時，順序與權重需調。

第五、調參錦囊

• 晉升詞：先列 50 個高頻“記住/生日/密碼”，每周 TF-IDF 補新詞。
• 窗口：客服 8–12 輪，閑聊 3–5 輪。
• 融合權重：長期 0.4 +短期 0.6 起步，前言不搭后語就漲長期。

8、類 OS 內存管理記憶系統：Page In / Page Out

第一、架構設計

把當前上下文當 RAM，超量內容 Swap 到磁盤；查詢觸發“缺頁中斷”再拉回。

第二、代碼示例

第三、優點

• 與操作系統思想一致，易理解。

第四、缺點

• 關鍵詞召回太粗會換錯頁；需升級向量召回。
• Swap 文件需定期清理，防止磁盤爆炸。

第五、調參錦囊

• RAM 留 20k token，其余 Swap；關鍵詞命中率< 60% 就加詞。
• Swap 文件 7 天無訪問自動刪；Page Faul t> 2 次/對話就擴容 SSD。

二、AI 智能體記憶系統總結

第一、一張圖總結：何時選哪招？

第二、最后的碎碎念

記憶系統不是非此即彼，而是樂高積木：

• 先上滑動窗口保穩定；
• 再掛向量庫做長期；
• 關鍵實體入圖譜；
• 摘要做兜底。

記住一句話：“讓 AI 智能體忘記該忘的，才能記住該記的。”

本文轉載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐