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大模型Agent记忆系统—从短期上下文到长期知识沉淀的架构设计.docx
资料介绍
大模型Agent记忆系统—从短期上下文到长期知识沉淀的架构设计
2026年8月
引言:记忆是Agent智能的关键
没有记忆的Agent是"金鱼"——聊十轮就忘了第一轮说了什么。记忆系统是Agent从"单次对话"走向"持续服务"的关键基础设施。2026年,Agent记忆技术从简单的向量存储进化为结构化、层次化、生物启发式的架构体系。
记忆的分层架构
工作记忆
工作记忆承载当前任务上下文,在单次对话或任务执行期间保持。采用滑动窗口机制,保留最近的N轮交互。上下文窗口从4K扩展到1M Token,使得工作记忆的容量大幅提升。
短期记忆
短期记忆存储1-7天的会话历史,用于跨会话的上下文连贯性。采用缓存+向量索引的混合存储,常用信息在缓存中快速访问,历史信息通过向量检索获取。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| 大模型Agent记忆系统—从短期上下文到长期知识沉淀的架构设计.docx | 38K |
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