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AI Agent记忆技术，智能决策的关键。本文带你深入了解AI记忆机制如何提升个性化交互、保持上下文连贯性并降低运营成本。

核心内容：
1. AI Agent记忆的定义及其重要性
2. Agent记忆在个性化交互和上下文连贯性中的应用
3. RAG与记忆的区别及常见Agent记忆机制对比

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

什么是Agent记忆？

Agent记忆（Agent Memory）是指AI Agent在执行任务过程中存储和管理信息的能力和机制。它类似于人类的记忆系统，使Agent能够记住过去的交互、经验和知识，并在后续任务中利用这些信息做出更好的决策。这种记忆机制对于实现持续学习和处理长期任务至关重要。

什么Agent需要记忆？

从技术角度来看，Agent的记忆本质上是对大模型有限上下文的一种扩展。在Agent的生命周期中，用户或Agent会生成大量数据，而AI大模型能够处理的上下文是有限的，通常为16K到2M tokens。这意味着，仅凭AI自身的上下文处理能力，无法直接处理如此庞大的数据量。

从产品角度看，Agent记忆能够实现个性化交互、保持上下文连贯性，最重要的是有效降低运营成本。

• 个性化交互：例如，用户请求AI推荐一部电影。如果Agent具有记忆，AI可以根据用户的历史兴趣推荐用户喜欢的电影类型，避免重复推荐已看过的电影，并根据用户的偏好推荐更符合其口味的影片。这种个性化体验可以增强用户黏性和满意度，提升使用频率。
• 保持上下文连贯性：自然语言交互的特殊性要求AI能够理解上下文，否则即使在同一个对话中也可能产生歧义或不连贯的回答。例如，用户询问“昨晚的电影怎么样？”如果没有记忆，AI可能无法理解用户指的是哪一部电影。但如果AI具备记忆，它可以回忆起用户最近观看的电影，并准确回应：“昨晚您看的是《复仇者联盟》，整体评分较高，您觉得怎么样？”这样可以保持对话的流畅性和相关性，避免重复询问和误解。
• 降低运营成本：没有记忆的情况下，AI每次对话都需要重新读取历史记录并进行上下文推理，这会增加计算资源的消耗并延长响应时间，影响用户体验。而有记忆后，AI可以直接利用用户的历史信息和偏好来提供服务，避免每次都从头处理所有对话内容。这种方式大大减少了对后端计算的需求，提高了效率，降低了服务器和存储成本，从而有效减少运营成本。

RAG与记忆的区别

严格来说，记忆是RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的一个子集，二者都从外部提取信息并融入到LLM（大语言模型）生成的提示中，但它们的应用场景和目标有所不同。核心区别在于：RAG侧重于知识为中心，而记忆侧重于以用户信息为中心。

• 使用场景
• RAG：用于在大型文档集合（如公司Wiki、技术文档等）中检索信息。
• 记忆：专注于管理用户互动中的个性化信息，尤其是在多用户环境中。
• 信息密度
• RAG：处理密集的非结构化数据（如文本、表格），主要用于事实检索。
• 记忆：处理用户与Agent之间的多轮会话数据，注重优化交互体验。
• 检索方式
• RAG：通过语义搜索和嵌入式检索来匹配精确文档。
• 记忆：侧重于总结和压缩互动中的关键信息，优化上下文体验。

常见的Agent记忆机制对比

以下是目前最主流的几种记忆设计机制的对比（图片来公众号坚白Gustavo）：

下面是一个具体的例子，帮助大家理解这几种记忆机制的区别：