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贵州建设官方网站,如何在百度上做推广,wordpress网关充值,代码做网站常用单词文章讲述AI Agent从上下文工程到记忆工程的演进。LLM存在记忆三大缺陷#xff0c;记忆工程通过持久化系统将无状态Agent转变为有连续性的实体。成熟记忆系统包含短期/长期记忆及协调机制#xff0c;多智能体环境下需共享记忆架构。记忆工程需关注数据生命周期#xff0c;遵循…文章讲述AI Agent从上下文工程到记忆工程的演进。LLM存在记忆三大缺陷记忆工程通过持久化系统将无状态Agent转变为有连续性的实体。成熟记忆系统包含短期/长期记忆及协调机制多智能体环境下需共享记忆架构。记忆工程需关注数据生命周期遵循持久化、检索、优化、分离和整合五大支柱构建可靠、可信且能力不断增强的AI Agent。开篇在Agent的浪潮中我们经历了一次又一次的认知迭代。最初是提示工程我们学习如何更好地提问随后是上下文工程随着窗口从8k卷到1M我们误以为塞进去就是记住了。但当Manus、Anthropic 等团队开始引入file system和agent skill等概念后上下文工程的边界又变得日益模糊。最近看了AWS re:Invent 2025 中关于memory的一场技术演讲以及MongoDB的一篇技术博客让我对上下文和记忆这两者有了更清晰的认知。“上下文Context不等于记忆Memory。”“大多数 Agent 的失败不是推理的失败而是记忆的失败。”“因为我们正在试图用本质上无状态的大语言模型去解决高度有状态的现实世界问题。”“要构建能够长期运行、处理复杂任务甚至多智能体协作的系统我们必须跨越上下文工程正式迈入记忆工程。”这篇文章是我对视频和博客以及之前自己零散的理解做的一次梳理如果你也对memory有些困惑希望这篇文章可以给你一些帮助LLM的内生局限与破局在谈论记忆之前我们需要先认清 LLM 的本质。作为一个推理引擎它在记忆层面存在三个结构性缺陷参数记忆的静态性对于模型来说世界在训练截止日那天就停止了。上下文窗口的临时性上下文窗口虽然变大了但它本质上只是工作记忆。一旦会话结束或超出窗口限制信息就会瞬间消失。无状态本质LLM本身没有跨会话的持久状态概念。它不知道你是谁除非你在每一次交互中都重新告诉它。更糟糕的是即便我们强行塞入海量上下文真正被有效利用的部分往往只有20-30%。随着输入长度增加模型的注意力会分散导致Lost in the Middle连简单的指令遵循能力都会退化。那么该如何解决呢我们可以向人类的认知架构取取经。人类大脑是一个极强的CPU但我们的工作记忆RAM非常有限。我们之所以能处理复杂任务是因为我们拥有强大的外置认知层——笔记、书籍、数据库。我们不强求记住所有而是擅长索引和检索。AI Agent 的进化方向正是如此从「全量上下文」转向「外挂记忆库」。这意味着我们不再追求把所有信息一次性塞进prompt而是构建一套持久化的记忆系统。**这套系统的价值在于连续性**它能确保 Agent 在与用户的第 100 次交互时依然能精准调用第 1 次交互时留下的关键线索从而产生真正的默契。走出误区从上下文工程到记忆工程这是最容易混淆的概念。下面明确一下定义上下文Context是指 LLM 在单次交互中能够处理的文本量。它是临时的、易失的本质上是工作记忆。记忆Memory是一种持久化的管理系统它能将无状态的Agent转变为能够学习、适应并保持连续性的实体。如上图所示上下文工程和记忆工程是紧密协作但截然不同的两个领域记忆工程负责构建持久的、智能的存储系统决定「保留什么」和「遗忘什么」。上下文工程则利用这些系统动态地筛选出与当前决策最相关的片段决定「让模型此刻看到什么」。上下文工程的现状与瓶颈目前许多Agent开发仍停留在上下文工程阶段。我们通过RAG、prompt优化等手段试图在有限的窗口内塞入更多信息。但上下文工程面临着垃圾场效应。如图所示随着对话进行上下文窗口会迅速变成一个充满了提示词、工具调用结果、错误尝试和无关元数据的垃圾场。这不仅极其昂贵Token 成本爆炸还会引入噪音导致模型幻觉。要解决这个问题仅仅优化怎么塞是不够的我们需要优化存什么——这就引出了记忆工程。记忆的进阶从私人助理到智能团队既然无限堆叠上下文行不通那么就可以针对不同的Agent形态设计差异化的记忆架构。根据MongoDB演讲者的定义AI Agent主要有三种应用模式它们对记忆的要求层层递进1、助手模式解决连贯性场景客服、私人助理。核心需求会话连贯性。需要记住用户的偏好、历史对话保持“人设”一致。记忆痛点一旦切断会话用户就像面对一个新客服一样需要重述问题。2、工作流模式解决鲁棒性场景自动化流程如 Dify、数据处理管道。核心需求逐步执行过程的记忆。需要记录检查点、中间状态和工具输出。记忆痛点如果任务中断Agent 能否从第 8 步继续而不是从第 1 步重头再来3、多智能体Deep Research模式解决一致性这里是记忆工程真正的挑战从构建单一助手转向多智能体系统时对记忆的需求发生了质的飞跃。研究显示多智能体系统的失败率高达 40%-80%其中大量的失败源于智能体间的不对齐。具体的失败模式包括工作重复Agent A 搜索了资料Agent B 不知道又去搜了一遍。状态不一致Agent A 认为任务已完成Agent B 认为还在进行中。通信爆炸为了同步信息Agent 之间疯狂对话消耗了海量 Token 却只为了解释背景。级联故障一个 Agent 的幻觉污染的上下文传播给了所有其他 Agent导致整个系统崩溃。解决这些问题的唯一途径就是构建一个结构化的、共享的记忆工程体系。记忆类型解剖分层管理我们不能把所有数据一股脑丢进数据库要像人类的大脑一样对记忆进行精密的分层管理。如上图可以清晰地看到一个成熟的记忆系统由三大板块构成短期记忆 (STM)、长期记忆 (LTM)以及连接两者的协调机制。1、短期记忆 (STM)系统的草稿纸这是Agent的前台接待处负责处理高频、瞬时的信息流。工作记忆即当前的上下文窗口。它负责当下的推理任务就像人脑的RAM容量有限随用随清。语义缓存这是降低成本的神器。如果用户曾问过“如何重置密码”系统直接从缓存层返回答案而无需再次调用昂贵的 LLM。 响应时间从 2秒 - 50毫秒Token成本降为0。2、长期记忆 (LTM)系统的硬盘这是 Agent 产生智能积累的核心区域。随着时间推移Agent会越来越聪明全靠这一层程序性记忆记录「怎么做」存储工作流状态、工具使用方法以及成功的任务路径SOP。这让 Agent 像老员工一样越干越熟练。情景记忆记录「发生了什么」存储历史对话日志和摘要。它提供了连续性的体验让Agent记得你们上周聊过的开心事。语义记忆记录「什么是真实的」存储事实知识库、实体信息如用户的职位、名字以及 Agent 自身的角色设定。3、架构升级从个人笔记到团队白板当场景升级到多智能体协作时仅仅只有个体的STM和LTM是不够的。我们需要引入第三层维度。Mikiko Bazeley提出的多智能体记忆架构如下图所示清晰地展示了如何通过引入外部共享记忆解决团队协作难题。在多Agent环境下记忆工程面临三个全新的挑战一致性、隔离性与并发性。1共享一致性引入白板机制 这是团队的实时会议室。定义一个实时的、共享的短期外部记忆区。作用所有的 Agent 都在这里交换情报、同步状态。它是动态的随任务结束而清空。场景当 Agent A 完成了步骤1它不需要给所有 Agent 汇报只需更新白板。Agent B 看一眼白板就知道自己该接手步骤2了。2跨Agent协调确立共识机制 这是团队的公司法和SOP。定义存储经过验证的团队规程的长期记忆区。作用当 Agent 之间产生分歧例如 A 说向左B 说向右时共识记忆是唯一的真理来源。人设记忆同时这里还存储了团队组织架构图定义了每个 Agent 的权限边界防止“财务 Agent”去修改“代码库”确保专业分工互不干扰。3隔离与隐私独立的上下文窗口 虽然有共享但每个Agent依然保留独立的短期内部记忆。财务Agent的草稿纸上不应该出现营销 Agent的头脑风暴记录。保持上下文的纯净和隔离是防止逻辑干扰和幻觉的关键。记忆工程的核心从生命周期到五大支柱明白了记忆的分类存什么接下来的核心问题是怎么存和怎么管记忆工程绝不仅仅是把数据丢进数据库。它是一门复杂的系统设计学科让Agent像生物一样建立起从原始数据到智慧经验的完整转换管道。1、数据炼金记忆的生命周期一个成熟的记忆系统数据不再是静态的记录而是一条流动的数据流。如下图所示原始数据需要经历一个完整的转换管道才能成为可用的记忆。在这个管道中每一个环节都至关重要聚合与过滤去噪不要把“你好”、“在吗”这种废话存入长期记忆。提炼利用 LLM 从嘈杂的交互中提取高价值信号例如“用户意图是重置密码”而非原始对话流。编码将信息转化为向量用于模糊语义搜索和结构化数据JSON/图数据库用于精确属性查询。存储元数据丰富化存入数据库时必须打上时间戳、来源、置信度等标签为后续的检索提供上下文。检索与组织动态索引根据时间顺序或主题相关性建立索引确保在正确的时间提取正确的信息。遗忘至关重要的一环遗忘不是系统的Bug而是Feature。系统需要智能地降低过时信息如去年的天气的权重。没有遗忘记忆就会变成垃圾场。这是不是和rag的流程很像呢老师经常强调学好rag是学习agent的基础2、工程落地指南记忆系统的五大支柱知道了原理如何构建这样一套复杂的系统呢MongoDB的技术团队为我们总结了工程落地的五大支柱。这五个维度构成了记忆工程的基石。1持久化写入上下文 多智能体系统必须超越上下文窗口拥有独立的持久化层。共享Todo列表这不仅仅是一个文本文件而是一个动态的状态机。所有Agent都能看到当前的目标进度确保劲往一处使。程序性记忆演进优秀的系统不仅记录发生了什么情景记忆还记录怎么做程序性记忆。随着项目进行系统应能自动更新工作流将成功的协作模式固化下来。2检索选择上下文 在多智能体环境中检索不再是简单的向量相似度匹配。基于 Agent 角色的查询当财务Agent查询“Q3数据”时它应该得到详细的报表而文案Agent查询同一关键词可能只需要一个总结数字。记忆系统必须理解谁在提问。时序协调紧急的信息如“数据库已锁死”必须拥有高优先级能够打断Agent的当前任务并注入其上下文而普通信息则应被缓存等待Agent空闲时获取。3优化压缩上下文 为了防止token成本指数级增长优化至关重要。分层摘要Agent A 和 Agent B 之间可能交互了 50 轮但对于 Agent C 来说它只需要知道“他们决定采用 Python 编写后端”。系统需要自动生成不同颗粒度的摘要。智能遗忘这是一种高级的生命周期管理。我们不直接删除数据而是降低其记忆强度。随着时间推移不再被激活的记忆会逐渐淡出检索范围就像人类的遗忘曲线一样。4分离隔离上下文 多智能体协作最怕大杂烩。领域隔离确保 Agent 专注于其专业领域的记忆。营销 Agent 不需要加载全量的技术架构文档这不仅节省 Token还能防止非专业领域的知识干扰决策减少幻觉。协调边界在系统层面需要有专门的记忆管理Agent来负责跨团队的记忆搬运而不是让每个工作Agent自己去翻阅所有档案。5整合同步上下文 这是多智能体系统最棘手的部分并发与一致性。原子操作当多个Agent试图同时更新共享记忆例如修改同一个PRD时系统必须支持原子操作要么全部更新成功要么全部失败回滚绝不能出现「写了一半」的脏数据。冲突解决机制当 Agent A 说“用户是男性”Agent B 说“用户是女性”时系统需要基于置信度、数据新鲜度或角色权威性来自动仲裁。记忆系统的评估回顾一下为什么要有记忆工程呢因为会有以下几种情况出现记忆失败遗忘、编造虚假记忆或存储过多噪音导致上下文退化和中毒。检索失败提取无关、过时或处于上下文中间的信息。工作流失败丢失状态、中断多步骤任务、循环或传播错误。协调失败代理冲突、重复工作或覆盖共享内存。那么有了记忆系统之后该如何判断是否成功呢MongoDB的技术团队提到一个优秀的记忆系统应该符合RBC 框架Reliable (可靠)不丢失任务状态推理可复现。Believable (可信)保持角色一致性建立用户信任。Capable (有能力)随着时间推移能扩展技能从经验中学习。或者也可以通过以下四个失败信号来判断此外也可以根据上面的五个支柱维度结合具体业务构建数据集进行评估。最后Mikiko Bazeley在演讲结尾留了三个建议首先你需要区分可见性与持久性。其次记忆必须通过模式来设计流程和评估循环。再者只有当记忆系统可靠且有用时智能体本身才能变得可靠且有用。AI 的未来不仅仅在于更强的模型更在于更强的记忆。它让Agent拥有了时间感拥有了经验更拥有了与小伙伴们并肩作战的信任基础。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​