是否總感覺你在和 AI 助手重復(fù)著同樣的對話？你告訴它一些重要的事情，五分鐘后，它就忘了。很長一段時間以來，這就是和大多數(shù) AI 進(jìn)行對話的現(xiàn)實情況。它們非常聰明，卻只有金魚般的記憶。

但這種情況正在改變。如今，AI 小伙伴能記住我們上周的對話，回想起我們的喜好，并從與我們長期的交流互動中學(xué)習(xí)。這是目前人工智能的前沿領(lǐng)域之一，也是我想在今天這篇文章中深入探討的主題：AI 記憶能力的精妙之處。讓我們來分析一下，AI 是如何獲得記憶能力的。

為何 AI 需要記憶能力

從本質(zhì)來看，記憶就是為我們提供上下文。它是連接過往經(jīng)歷與當(dāng)下行為的紐帶。對 AI 而言，這是從工具進(jìn)階為真正智能伙伴的關(guān)鍵橋梁。缺乏記憶能力的 AI 將無法實現(xiàn)：

Source[1]

• 個性化體驗：無法記住你喜歡簡明扼要的要點(diǎn)而非冗長的段落，或在推薦食譜時忽略你是素食者
• 從交流互動中學(xué)習(xí)：每次互動都需從頭開始，無法更好地幫助你
• 處理復(fù)雜任務(wù)：想象一下與這樣的助手一起撰寫報告 —— 它每次接收新數(shù)據(jù)都會遺忘項目目標(biāo)
• 讓 AI 擁有記憶能力，就是要讓它更有用、更個性化、更像人類，能夠為我們提供幫助。

記憶增強(qiáng)型 AI 系統(tǒng)的核心運(yùn)作架構(gòu)

這個系統(tǒng)可以被視為一個持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的認(rèn)知閉環(huán)，使 AI 能夠感知環(huán)境、采取行動并從經(jīng)驗中持續(xù)學(xué)習(xí)。整個過程可分解為一個強(qiáng)大的自我迭代循環(huán)。

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1）觀察：首先，智能體感知任務(wù)或用戶輸入。這是其“眼睛與耳朵”所在，負(fù)責(zé)接收當(dāng)前的上下文信息。

2）記憶：隨后智能體存儲即時上下文與相關(guān)對話歷史。這不僅僅是記錄文字，更要理解當(dāng)前時刻“發(fā)生的事情”以及“這些事為什么會發(fā)生”。

3）行動：基于上下文，智能體執(zhí)行動作或作出決策?？赡鼙憩F(xiàn)為編寫代碼、回答問題或調(diào)用特定工具。

4）反思：行動完成后進(jìn)行評估。行動結(jié)果是成功還是失敗？是否更接近目標(biāo)？

5）更新記憶：最終（也是最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)），將新學(xué)習(xí)到的認(rèn)知模式與推理洞察回傳至記憶庫。

正是這種觀察 → 記憶 → 行動 → 反思 → 更新的迭代循環(huán)，賦予智能體實時改進(jìn)的能力，使其每一次交互都轉(zhuǎn)化為實踐課程。

這些記憶內(nèi)容存儲在何處？

那么，這些記憶信息究竟存放在何處呢？在智能體系統(tǒng)中，記憶被精心組織在不同的存儲層級中，各司其職。其運(yùn)作機(jī)制可類比為一個高度有序的工作車間。

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• 實時內(nèi)存態(tài)（In-Memory state）：這是智能體短期使用的臨時工作區(qū)。存儲當(dāng)前任務(wù)所需的即時信息，例如您設(shè)定的實時目標(biāo)或剛調(diào)用的工具的輸出結(jié)果。
• 持久化日志（Persistent logs）：智能體在此建立跨多個會話的長期事件檔案，記錄行為軌跡、反思結(jié)論及任務(wù)結(jié)果。就像一本詳細(xì)的項目筆記本，它記錄了智能體所做的事情、智能體如何完成任務(wù)以及最終結(jié)果。這可以確保在下一個任務(wù)開始之前，從之前的任務(wù)中學(xué)到的知識不會丟失。
• 向量數(shù)據(jù)庫（Vector databases）：向量數(shù)據(jù)庫存儲歷史交互數(shù)據(jù)時，并非簡單記錄文本，而是將其轉(zhuǎn)化為蘊(yùn)含豐富語義的嵌入向量 —— 即數(shù)據(jù)的高維數(shù)值表征。嵌入向量能捕捉信息的語義精髓與內(nèi)在關(guān)聯(lián)，使智能體可基于上下文的相似度（而非關(guān)鍵詞匹配）檢索記憶。其機(jī)制更像觸發(fā)人腦的“尋找與此相似的情境記憶”，而非在文檔中進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索。

尋找正確的記憶內(nèi)容

當(dāng)你向智能體提問時，它并不會逐字逐句地通讀自己的整個過往經(jīng)歷。相反，它會執(zhí)行一次優(yōu)雅的高速檢索，以找到最相關(guān)的上下文。以下是這種語義搜索背后的運(yùn)作原理：

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1）創(chuàng)建嵌入向量：智能體獲取你當(dāng)前的任務(wù)或問題，并指令一個嵌入模型將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字化的嵌入向量。

2）搜索記憶內(nèi)容：這個新的嵌入向量隨后被發(fā)送到向量數(shù)據(jù)庫，附帶一條簡單指令："find the memories most similar to this（找到與此最相似的記憶內(nèi)容）"。

3）尋找最匹配的記憶內(nèi)容：數(shù)據(jù)庫將查詢嵌入向量（query embedding）與存儲的記憶嵌入向量（memory embeddings）進(jìn)行比對，并檢索出最相關(guān)的前 k 個匹配項。這些匹配項可能包括過往出現(xiàn)的同類錯誤、其他類似任務(wù)中的成功執(zhí)行結(jié)果，或是用戶之前提過的相關(guān)需求。

4）使用記憶內(nèi)容：然后，相關(guān)數(shù)據(jù)會被送回主智能體，用以指導(dǎo)其下一步行動。

整個過程快速、模糊匹配、并且具備上下文感知能力。其核心運(yùn)作理念在于：“智能檢索有用信息”（"find what's useful"）而非“機(jī)械記憶全部數(shù)據(jù)”（"remember everything"）。

反思與真正的學(xué)習(xí)

此環(huán)節(jié)是區(qū)分基礎(chǔ)的一次性 LLM 與真正的智能體型系統(tǒng)的關(guān)鍵。任務(wù)完成后，智能體并非直接轉(zhuǎn)向新任務(wù)，而是暫停進(jìn)行自我反思，并通過提出下列核心問題實現(xiàn)進(jìn)階學(xué)習(xí)：

• 哪些步驟是有效的？原因何在？
• 執(zhí)行過程中在哪些方面遇到了困難？
• 基于當(dāng)前執(zhí)行結(jié)果（成功/失敗），下次是否需調(diào)整策略？

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通過反思產(chǎn)生的洞見（無論是從成功中獲得的經(jīng)驗，還是從失敗中獲得的教訓(xùn)）將被記錄并存儲至記憶庫。這種反思循環(huán)機(jī)制使智能體能持續(xù)從行動中學(xué)習(xí)，確保未來所作的決策始終受歷史經(jīng)驗指引。

記憶類型

為做出智能決策，智能體會綜合使用多種類型的記憶 —— 這與人類大腦的運(yùn)作方式高度相似。

1）工作記憶（Working memory）

可視為智能體的思維便利貼（mental sticky notes），用于短期存儲當(dāng)前任務(wù)的指令、目標(biāo)及執(zhí)行步驟。

• 短期記憶（Short-Term memory）：指 AI 為完成即時任務(wù)臨時暫存信息的能力。在現(xiàn)代 AI（如 ChatGPT）中，這種記憶通常被稱為“上下文窗口”（context window）。

本質(zhì)功能：預(yù)定義的對話緩存空間，存儲當(dāng)前會話的所有輸入/輸出內(nèi)容

運(yùn)作原理：類比 AI 的運(yùn)行內(nèi)存（RAM），通過快速存取保持對話的連貫性（可實時調(diào)用上下文窗口內(nèi)全部信息，從而理解最新問題的上下文）

局限：對話長度超限時，最早期的內(nèi)容將被主動遺忘（為新內(nèi)容騰出空間） —— 這就是長對話中 AI 遺忘開頭內(nèi)容的原因

2）情景記憶（Episodic memory）

相當(dāng)于智能體的任務(wù)日記，記錄歷史執(zhí)行過程中的關(guān)鍵信息，如：具體成功案例、失敗教訓(xùn)、用戶互動歷史。

3）語義記憶（Semantic memory）：這是智能體的長期知識庫，相當(dāng)于一本內(nèi)置的百科全書，它儲存著這個智能體通過長期經(jīng)驗積累的通用知識、行為模式和應(yīng)對策略。

• 長期記憶（Long-Term memory）：這是最重要的部分。通過構(gòu)建持久化的“數(shù)據(jù)庫”，使人工智能能在不同會話、不同日期乃至間隔數(shù)月后依然記住你。

本質(zhì)功能：為人工智能提供存儲機(jī)制，更重要的是能夠檢索過往交互中的關(guān)鍵信息。

運(yùn)作原理：當(dāng)前最主流的技術(shù)是檢索增強(qiáng)生成（RAG）。其運(yùn)作流程如下：

1. 存儲記憶：當(dāng)用戶提供重要信息（如“我的公司叫‘Innovate Next’”）時，系統(tǒng)將其轉(zhuǎn)化為稱為“向量”的數(shù)學(xué)表征，儲存在專用向量數(shù)據(jù)庫中
2. 調(diào)用記憶：當(dāng)用戶提出相關(guān)問題（如“為我的公司提供營銷建議”）時，系統(tǒng)首先查詢該數(shù)據(jù)庫獲取相關(guān)記憶片段
3. 應(yīng)用記憶：在生成回復(fù)前，將檢索到的記憶（"用戶公司名為 Innovate Next"）用來增強(qiáng)提示詞

智能體的實時操作（工作記憶）、過往經(jīng)歷（情景記憶）與通用知識（語義記憶）三者融合，才能做出真正的智能決策。

The Future

本文所訴內(nèi)容并非理論空談，而是當(dāng)前正在加速推進(jìn)的現(xiàn)實。諸如 LangChain、LangGraph、LlamaIndex 及 CrewAI 等現(xiàn)代框架均已內(nèi)置支持這類記憶系統(tǒng) —— 從簡易的緩存（buffers）到復(fù)雜的長期檢索器（long-term retrievers），相關(guān)技術(shù)正以閃電般的速度迭代演進(jìn)。不妨關(guān)注一下專為智能體設(shè)計的 Mem0 等新興架構(gòu)，它們的目標(biāo)是實現(xiàn)智能化的記憶管理 —— 能像人類一樣自主判斷信息價值，動態(tài)篩選需要保留的內(nèi)容并優(yōu)化存儲方式。

我們最終要構(gòu)建的不只是處理信息的 AI，而是能與信息建立深度聯(lián)結(jié)的伙伴。具備記憶、學(xué)習(xí)和進(jìn)化能力的 AI，正是精巧工具與真正協(xié)作伙伴的本質(zhì)區(qū)別。