一篇搞懂，AI 智能体8种常见的记忆（Memory）！
·
记忆是AI智能体的核心基础能力。对话越多、交互越深，让智能体留存历史上下文，是打造精准、个性化大模型应用的核心要点。
大语言模型自带上下文窗口长度约束，若不对记忆做分层优化，长对话场景会产生两大痛点：
- 一是丢失早期对话内容，造成AI理解错位；
- 二是冗余文本大幅抬高算力开销与使用成本。
市面上虽有Mem0等成熟开源记忆框架，但吃透各类记忆策略底层原理，才能结合业务选型、定制适配最优记忆方案。本文拆解8类主流智能体记忆机制：
- 全量记忆： 完整留存全部对话信息，无内容丢失
- 滑动窗口记忆： 固定上下文长度，超量自动截断尾部内容
- 相关性过滤记忆： 按语义权重剔除低价值无关信息
- 摘要压缩记忆： 提炼对话核心要点，精简文本体量
- 向量库记忆： 依靠语义相似度检索历史对话片段
- 知识图谱记忆： 以结构化图谱存储实体与关联信息
- 分层记忆： 拆分短期即时记忆、长期持久记忆联动使用
- 类操作系统内存记忆： 借鉴Swap交换分区逻辑管理记忆存储
文档截图：
Agent全套学习资源：
这份Agent文档已经整理好，还有完整版的大模型AI学习资料，朋友们如果需要可以下方免费领取【保证100%免费】👇👇
👉[CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）]()👈
openEuler 是由开放原子开源基金会孵化的全场景开源操作系统项目，面向数字基础设施四大核心场景（服务器、云计算、边缘计算、嵌入式），全面支持 ARM、x86、RISC-V、loongArch、PowerPC、SW-64 等多样性计算架构
更多推荐
6
0- 0
已为社区贡献1条内容
所有评论(0)