Agent--Memory

memory对agent来说就像记忆对人类的作用一样日常的每一件事如果跟记忆里有对应上的话相应的事情都会弹出来。memory就是agent在处理时会自动检测是否会跟存储的数据对应就跟人类一样会记得刚才的对话曾经做过的事也会累计经验如果曾经有的事做错了后续知道了正确的处理方式就会记住它并在下次遇到类似的事时避免错误记忆分为短期、中期、长期记忆。短期记忆短期记忆一般存储的是当前窗口的上下文即时任务状态的内容就跟我们平时跟大模型对话一样新开一个窗口的话模型是不会“记得”前一个窗口讨论过的东西的。短期记忆有以下特征容量有限通常以token窗口为界就是我们平时跟模型对话到一定程度时会显示“已达到当前对话上限”时一个道理。更新频繁随着对话不断地被新的内容覆盖快速访问一般存储在内存中可以直接调出来中期记忆中期记忆一般存储以下三种记忆情节记忆记录特定事件或对话片段例如用户昨天提出了新需求经常以时间索引或向量检索的方式存储用于上下文或反思行为语义记忆储存抽象化知识与事实如项目A属于金融领域存储方式类似于数据库里的“知识条目”意思是把每一条独立的语义记忆当做一条记录来存储用于提供通用知识基础支持概念理解程序性记忆保存操作经验或流程如如何分析数据集可被用于形成自动化技能对应着人类的技能懂的熟练地处理某些特定的事用于自动化任务执行。长期记忆长期记忆一般存储的是用户画像与身份信息姓名喜好做事风格职业等任务历史与成果记录“永久”存储的核心知识和逻辑规则以及元数据与置信度标签这里指的是存储记忆时记忆的一种标签一般存储在向量数据库中。这类记忆很少更新主要用在语义检索和关联查询中当然也跟人类的记忆一样如果时间过去了很久都没有用到也会被遗忘。当然短期、中期和长期记忆我们都能理解但关键是agent怎么区分。正常的处理逻辑是先把每一次的对话都存储为短期记忆并根据对话内容提炼为中期记忆或者长期记忆再通过长时间的对话的信息累计慢慢地形成稳定的长期记忆和中期记忆。要注意的是记忆的形成不一定非要等到窗口结束实际上每说一句话都会形成记忆并存储。