大家好，我是玄姐。

當(dāng)你用 AI 助手寫 API 文檔時(shí)，是否遇到過這樣的窘境：明明開頭明確了需求，聊到測試部署細(xì)節(jié)后，它卻漸漸忘了 “寫文檔” 的初衷，最終輸出完全跑偏？

這不是 AI “故意劃水”，而是大模型的先天缺陷，Transformer 架構(gòu)決定了它是 “無狀態(tài)化（Stateless）” 的：每次調(diào)用都像 “重新認(rèn)識世界”，沒有長期記憶，上下文越長越容易被冗余信息稀釋注意力，最終導(dǎo)致 “健忘”“跑題”“性能拉胯”。

為解決這個(gè)核心痛點(diǎn)，“記憶工程”（Memory Engineering）應(yīng)運(yùn)而生。作為 AI 應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)的 Dify，近期在記憶工程上的探索頗具代表性，他們沒有依賴模型層的復(fù)雜改造，而是通過 “應(yīng)用層編排” 的思路，讓 AI 既能自主篩選記憶，又把 “什么該記” 的決定權(quán)還給了用戶。

今天我們就來拆解 Dify 的記憶架構(gòu)設(shè)計(jì)，看看如何讓大模型真正 “記住該記的事”。

一、大模型 “健忘” 的根源：無記憶的三大致命問題

在聊解決方案前，我們得先搞懂：大模型為什么會(huì) “忘事”？本質(zhì)上，這源于 “無狀態(tài)化模型” 對 “上下文窗口” 的誤解，很多人把它當(dāng)成 “容量容器”，但實(shí)際上它更像一個(gè)有性能瓶頸的 “工作記憶”，強(qiáng)行塞太多信息只會(huì)導(dǎo)致三個(gè)核心問題：

1. 上下文稀釋：重要信息被噪音淹沒

工具調(diào)用返回的結(jié)果里，有用信息往往不到 10%，但 80% 的上下文都被鏈接、圖片地址、冗余描述占據(jù)。比如你讓 AI 分析一份 PDF 報(bào)告，它會(huì)把 PDF 里的格式代碼、無關(guān)注釋全塞進(jìn)上下文，真正的核心結(jié)論反而被 “埋” 了。

2. 注意力退化：模型抓不住重點(diǎn)

Transformer 的注意力機(jī)制是有限的，上下文越長，模型越難聚焦關(guān)鍵信息。就像你在 100 頁文檔里找一句話，比在 10 頁里找難得多，AI 的 “注意力” 也會(huì)被冗余信息分散，最終答非所問。

3. 性能懸崖：上下文越長，成本越高、速度越慢

無狀態(tài)模型的響應(yīng)速度和 Token 成本，會(huì)隨上下文長度呈線性上升。比如處理 12.5K Token 的請求，耗時(shí)可能超過 20 秒；如果上下文再翻倍，不僅等待時(shí)間變長，API 調(diào)用成本也會(huì)直接翻倍，這對生產(chǎn)環(huán)境來說完全不現(xiàn)實(shí)。

更棘手的是 “目標(biāo)偏移” 問題。文檔里有個(gè)典型案例：用戶一開始讓 AI 寫 API 文檔，后續(xù)追問測試部署細(xì)節(jié)后，AI 就圍繞新話題展開，逐漸忘了最初的 “寫文檔” 任務(wù)，最終輸出的內(nèi)容完全偏離原意，這就是無記憶模型的致命傷：它沒有 “任務(wù)記憶”，只會(huì)被動(dòng)跟隨當(dāng)前對話，不會(huì)主動(dòng)錨定核心目標(biāo)。

二、工業(yè)界的兩條路徑：應(yīng)用層 “文本記憶” vs 模型層 “張量記憶”

要解決大模型的記憶問題，目前工業(yè)界主要有兩條技術(shù)路線，各有優(yōu)劣，也決定了不同的產(chǎn)品落地思路：

簡單來說：文本記憶是 “外掛式” 解決方案，比如：Mem0、Zep 這些框架，本質(zhì)是給 AI 加個(gè) “智能記事本”，把關(guān)鍵信息提煉成文本存到向量庫或圖數(shù)據(jù)庫里，需要時(shí)再檢索出來；張量記憶是 “內(nèi)置式” 解決方案，比如：MemoryLLM，在模型里加 10 億參數(shù)的 “記憶池”，把信息壓縮成張量存進(jìn)去，但人類完全看不懂，也沒法手動(dòng)修改，如果存錯(cuò)了，只能重新訓(xùn)練。

但這兩條路徑都有個(gè)共同的通病：試圖用 “封閉域規(guī)則” 解決 “開放域問題”。比如 Mem0 用固定算法判斷 “什么重要”，Zep 靠圖譜關(guān)系篩選信息，但現(xiàn)實(shí)中 “重要性” 是高度主觀的，對 A 用戶重要的 “產(chǎn)品需求”，對 B 用戶可能只是 “冗余細(xì)節(jié)”，讓模型或算法自己判斷，必然會(huì)偏離用戶真實(shí)需求。

三、Dify 的破局思路：Memory Orchestration 把記憶的選擇權(quán)還給用戶

正是看到了現(xiàn)有方案的局限，Dify 提出了 “Memory Orchestration”（記憶編排）的解決方案：不讓模型自己決定 “記什么、忘什么”，而是讓開發(fā)者定義規(guī)則、用戶掌控邊界，模型只負(fù)責(zé)執(zhí)行 “記憶操作”。

核心落地載體是 Dify 的 “LLM 節(jié)點(diǎn)編排” 功能，其中設(shè)計(jì)了四種記憶類型，覆蓋從簡單對話到復(fù)雜 Agent 的全場景需求，而 “Memory Block”（記憶塊）是整個(gè)架構(gòu)的核心。

1. 四種記憶類型：從 “無狀態(tài)” 到 “可控記憶” 的全覆蓋

Dify 沒有搞 “一刀切”，而是給不同場景提供了適配的記憶方案：

其中，Memory Block 是 Dify 記憶架構(gòu)的 “重頭戲”，它解決了傳統(tǒng)文本記憶 “不可控、無版本” 的痛點(diǎn)，核心特點(diǎn)可以總結(jié)為三點(diǎn)：

（1）記憶 “可見、可改、可回退”：用戶能直接掌控記憶內(nèi)容

在 Dify 的終端界面里，Memory Block 會(huì)以 “側(cè)欄” 形式實(shí)時(shí)展示，用戶能看到 AI 當(dāng)前記住的關(guān)鍵信息（比如 “用戶是 8 年經(jīng)驗(yàn)的全棧開發(fā)者，關(guān)注邊緣場景”），還能手動(dòng)編輯、回退到歷史版本。

比如在 “采訪 Agent” 場景中，隨著對話深入，AI 會(huì)逐步完善 “用戶畫像記憶塊”，如果發(fā)現(xiàn) AI 記錯(cuò)了 “用戶職業(yè)”，用戶可以直接修改記憶塊內(nèi)容，AI 后續(xù)的提問會(huì)立刻基于修正后的信息展開，避免了 “錯(cuò)記到底” 的問題。

（2）記憶 “結(jié)構(gòu)化、可編排”：開發(fā)者能定義記憶規(guī)則

Dify 把 Memory Block 設(shè)計(jì)成 “一等公民變量”，開發(fā)者可以像定義數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)一樣，設(shè)定記憶的 Schema（比如：用戶畫像的??<name>``<age>``<language>??字段），再通過提示詞定義 “更新規(guī)則”（比如 “當(dāng)用戶提供新信息時(shí)，自動(dòng)更新此模板”）。

舉個(gè)例子：開發(fā)一個(gè) “插件生成 Agent” 時(shí)，開發(fā)者可以定義 “Plugin PRD 記憶塊”，規(guī)則是 “每次用戶提出新功能需求，就更新 PRD 的對應(yīng)模塊”。隨著對話推進(jìn)，記憶塊會(huì)持續(xù)完善 PRD 內(nèi)容，最終 AI 能基于完整的 PRD 一鍵生成插件代碼，這就是文檔里提到的 “FyGen 插件自動(dòng)化生成系統(tǒng)”，核心就是讓 “模型先記住對的事，再生成對的代碼”。

（3）記憶 “可控制生命周期”：靈活定義 “記多久、給誰用”

Memory Block 設(shè)計(jì)了 “作用域（Span）” 和 “生命周期（Term）” 兩個(gè)維度，組合出四種記憶邏輯，滿足不同場景需求：

• 作用域Node 級（單個(gè) LLM 節(jié)點(diǎn)交互后更新）、App 級（整個(gè) App 對話結(jié)束后更新）；
• 生命周期Session 級（新建會(huì)話就清空）、Persist 級（永久保留，跨會(huì)話可用）。

比如 “用戶畫像” 適合設(shè)置為 “App 級 + Persist 級”，用戶在任何會(huì)話里更新畫像，所有依賴該畫像的 Agent 都能復(fù)用；而 “臨時(shí)任務(wù)清單” 適合 “Node 級 + Session 級”，任務(wù)完成后，新建會(huì)話就清空，避免占用上下文。

2. 記憶更新機(jī)制：平衡 “實(shí)時(shí)性” 與 “性能成本”

為了避免記憶更新太頻繁導(dǎo)致性能下降，Dify 設(shè)計(jì)了兩種更新觸發(fā)方式：

• Auto 模式Agent 根據(jù)上下文和指令，通過 ReAct 或 Function Call 自動(dòng)觸發(fā)更新（適合動(dòng)態(tài)場景）；
• Every N turns 模式每 N 輪對話更新一次（N 可設(shè) 3-200，默認(rèn) 20），保證完整語義的同時(shí)，控制更新頻率。

比如在 “Coding Agent” 場景中，AI 會(huì)維護(hù)一個(gè) “Todo List 記憶塊”，每完成 5 輪代碼討論就更新一次清單（標(biāo)記已完成項(xiàng)、添加新任務(wù)），既不會(huì)因?yàn)轭l繁更新拖慢速度，也不會(huì)因?yàn)樘貌桓聦?dǎo)致任務(wù)遺漏。

四、未來：記憶層會(huì)成為 AI 時(shí)代的 “數(shù)據(jù)庫” 嗎？

Dify 的實(shí)踐，本質(zhì)上是把 “記憶工程” 從 “模型層的技術(shù)難題”，轉(zhuǎn)化為 “應(yīng)用層的產(chǎn)品能力”,這背后其實(shí)預(yù)示著一個(gè)更大的趨勢：記憶層將成為 AI Agent 技術(shù)棧的核心基礎(chǔ)設(shè)施，就像傳統(tǒng)軟件中的數(shù)據(jù)庫一樣。

為什么這么說？因?yàn)槟Ｐ蛷S商要下場做記憶服務(wù)，面臨三大繞不開的挑戰(zhàn)：

1. 隱私與數(shù)據(jù)主權(quán)用戶的記憶（如個(gè)人偏好、企業(yè)數(shù)據(jù)）是高度敏感的資產(chǎn)，企業(yè)不愿把這些數(shù)據(jù)存在第三方服務(wù)器上；
2. 成本與復(fù)雜性為全球用戶提供有狀態(tài) API，需要龐大的基礎(chǔ)設(shè)施投入，遠(yuǎn)不如無狀態(tài)服務(wù)劃算；
3. 標(biāo)準(zhǔn)化缺失不同廠商的張量記憶格式不兼容，會(huì)導(dǎo)致 “廠商鎖定”，開發(fā)者不愿冒這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)。

這就給應(yīng)用層開發(fā)者留下了 3-5 年的黃金機(jī)遇期,誰能先構(gòu)建起 “靈活、可控、可移植” 的記憶系統(tǒng)，誰就能為 AI Agent 打造核心護(hù)城河。就像現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫市場有 MySQL、MongoDB 等玩家，未來的 “記憶層市場” 也會(huì)分化出兩種模式：

• 記憶即特性（Memory-as-a-Feature）如 LangGraph，把記憶集成到 SDK 中，作為框架的一部分；
• 記憶即服務(wù)（Memory-as-a-Service）如 Zep、Mem0，提供獨(dú)立的記憶服務(wù)，可被任何 Agent 框架集成。

而 Dify 的定位更偏向 “開發(fā)者友好的記憶編排平臺(tái)”，它不直接提供記憶服務(wù)，而是給開發(fā)者提供 “工具”，讓他們能根據(jù)自己的場景，快速搭建符合需求的記憶系統(tǒng)。這種 “授人以漁” 的思路，或許能在未來的記憶層競爭中占據(jù)獨(dú)特位置。

五、結(jié)語：讓 AI “記住”，才能讓 AI “有用”

大模型的 “記憶能力”，決定了它能走多遠(yuǎn)，從單輪問答到多輪協(xié)作，從通用助手到垂直 Agent，核心都是 “能否記住關(guān)鍵信息、錨定核心目標(biāo)”。

Dify 的記憶工程實(shí)踐，最值得借鑒的不是某個(gè)具體技術(shù)，而是它的核心理念：不追求讓模型 “自主判斷”，而是把 “記憶的控制權(quán)” 還給用戶和開發(fā)者。畢竟，只有人類才知道 “什么重要”，AI 要做的，是高效執(zhí)行 “記憶指令”，而不是越俎代庖。

你在使用 AI 時(shí)，遇到過哪些 “健忘” 的坑？如果讓你設(shè)計(jì) AI 的記憶系統(tǒng)，你最想加入什么功能？歡迎在評論區(qū)聊聊你的想法～

好了，這就是我今天想分享的內(nèi)容。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐