AI Agent记忆系统设计：让AI记住对话历史

📘 教程 2026-07-19 约 2 分钟阅读

每次跟AI聊天都像第一次见面——上句说了什么它不记得。短期记忆靠上下文窗口，那长期记忆呢？

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每次跟AI聊天都像第一次见面——上句说了什么它不记得。短期记忆靠上下文窗口，那长期记忆呢？

📜 目录

AI记忆的三种类型
1. 短期记忆（上下文窗口）
2. 长期记忆（外部存储）
3. 向量记忆（语义搜索）
实战方案
一句话
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AI记忆的三种类型

1. 短期记忆（上下文窗口）

用户：我叫张三
AI：你好张三！
用户：我叫什么名字？
AI：你叫张三（还在上下文中）

但如果聊了100轮之后：
AI：对不起，我不记得了（被挤出了上下文）

所有LLM自带的记忆能力。窗口越大记得越久，但成本也越高。

2. 长期记忆（外部存储）

把重要信息存到外部数据库：

memory = {}  # 或者用数据库

def remember(key, value):
    memory[key] = value

def recall(key):
    return memory.get(key, "不记得了")

# 用法
remember("user_name", "张三")
...过了100轮...
print(recall("user_name"))  # 张三

3. 向量记忆（语义搜索）

把历史对话向量化存起来，需要时搜索：

conversation_history = []

def add_to_memory(text):
    vec = embed(text)
    conversation_history.append({"text": text, "vector": vec})

def search_memory(query, k=3):
    q_vec = embed(query)
    # 找最相似的k条
    return similar_conversations

实战方案

最简单的方式：用Mem0或CrewAI的记忆模块。

from mem0 import Memory

m = Memory()

# 记住
m.add("用户喜欢Python编程", user_id="user_1")

# 回忆
result = m.search("用户有什么技术偏好？", user_id="user_1")
# 返回：用户喜欢Python编程