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陕西建设集团韩城公司网站,wordpress 加载失败,深圳十大企业排名,中咨城建设计有限公司 网站文章目录 快读记忆的基本概念Agent 集成记忆的通用模式短期记忆的上下文工程长期记忆的技术架构与 RAG、产品和趋势 工程实战指南一、为什么Agent 一定要有“记忆”二、记忆系统的工程抽象#xff1a;短期 vs 长期2.1 在不同框架里的概念映射2.2 通用集成模式#xff1a;四步…文章目录快读记忆的基本概念Agent 集成记忆的通用模式短期记忆的上下文工程长期记忆的技术架构与 RAG、产品和趋势工程实战指南一、为什么Agent 一定要有“记忆”二、记忆系统的工程抽象短期 vs 长期2.1 在不同框架里的概念映射2.2 通用集成模式四步循环三、短期记忆实战用 AutoContextMemory 做上下文工程3.1 三大策略缩减 / 卸载 / 隔离3.2 用 AutoContextMemory 落地上下文工程四、长期记忆实战Mem0 架构与 AgentScope 集成4.1 Mem0 背后的 Record Retrieve 流程4.2 AgentScope 中对 Mem0 的集成方式4.3 Mem0 与 RAG 的工程差异五、端到端实践用 AgentScope AutoContextMemory Mem0 搭一个可用的智能助手5.1 步骤 1选框架与模型5.2 步骤 2接好短期记忆上下文工程5.3 步骤 3接好长期记忆Mem05.4 步骤 4构建带双层记忆的 Agent5.5 步骤 5设计“写什么”和“读什么”的策略六、工程落地关注点与优化建议6.1 准确性别让“错误记忆”害了你6.2 安全与隐私长期记忆长期风险6.3 多模态与未来演进七、给工程实践者的几条建议实操一、路由 Agent 的系统 Prompt 设计1.1 路由 Agent 的职责1.2 路由 Agent 系统 Prompt 示例三、Mem0 记忆 schema 设计示意四、AgentScope 多 Agent Mem0 示意代码4.1 初始化模型与短期记忆4.2 初始化 Mem0LongTermMemory长期记忆4.3 定义路由 Agent4.4 定义业务 Agent以订单 Agent 为例快读记忆的基本概念大模型记忆分成会话级短期和跨会话级长期前者保证一段对话内的上下文连贯后者在多次会话间保留用户偏好、事实和经验。不同框架命名不同但都遵循“短期Session 内长期跨 Session”的划分比如 Google ADK 的 Session/Memory、LangChain 的 short-term/long-term memory、AgentScope 的 memory/long_term_memory。Agent 集成记忆的通用模式通用流程是推理前从长期记忆按当前 query 检索 → 将检索结果注入当前会话上下文 → 推理结束后从会话消息中抽取可沉淀的信息写回长期记忆 → 长期记忆内部用 LLM向量化做提取和检索。短期记忆保存整个会话中的所有消息用户、模型、工具调用等直接作为 LLM 的上下文受 max token 限制需要压缩、摘要、卸载等策略管理。短期记忆的上下文工程核心三种策略上下文缩减保留前 N 字/摘要、上下文卸载原文存外部只在上下文中留引用、上下文隔离多 Agent把上下文拆给子 Agent。不同框架的实现示例Google ADK 用 events_compaction_config 配压缩LangChain 用 SummarizationMiddleware 做摘要AgentScope 用 AutoContextMemory 提供 6 级渐进压缩和四层存储支持更细粒度控制和追溯。长期记忆的技术架构长期记忆围绕 Record Retrieve 两个流程核心组件包括LLM、Embedding 模型、向量库、图数据库、Reranker 和用于审计的 SQLite 日志。Record 流程是 LLM 提取事实 → 向量化 → 存向量库可能同步到图库→ 写日志Retrieve 流程是 query 向量化 → 向量检索 → 图库补充 → 重排 → 返回结果注入上下文。与 RAG、产品和趋势个性化长期记忆在技术架构上与 RAG 相似向量存储、相似性检索、注入上下文但更强调用户画像、记忆管理和跨会话个性化而不是文档问答。行业趋势包括记忆即服务MaaS、更精细的分层记忆管理、多模态记忆、以及模型参数化记忆等当前主流路线仍是外部记忆增强mem0 等开源项目在长期记忆产品中较领先。工程实战指南一、为什么Agent 一定要有“记忆”在真实业务里LLM 的“无记忆”会非常致命它只看得到当前上下文窗口内的内容看不到更久远的历史也无法跨会话记住用户是谁、喜欢什么、做过什么。当对话变长、任务变复杂、用户希望个性化体验时没有记忆系统的 Agent 会暴露出三类典型问题。会话内一旦 token 超过窗口就“失忆”前文的讨论、工具输出、分析过程都丢了。会话间下次再来完全认不出用户不知道用户偏好、历史决策和约定。成本侧长对话全量塞进上下文费用爆炸延迟变长还容易引出无关内容。因此一个工程上可用的记忆系统至少要覆盖两类能力短期记忆在单次会话中做“上下文工程”在有限 token 内尽量保留重要历史。长期记忆跨会话沉淀用户信息、任务状态、领域经验并在需要时按需加载。下面的内容会完全站在工程实战视角基于 AgentScope 做短期记忆管理AutoContextMemory用 Mem0 做长期记忆并给出端到端代码示例。二、记忆系统的工程抽象短期 vs 长期从工程视角记忆可以用一个很简单的划分是否跨 Session。短期记忆Session 级只在一次连续会话内有效直接参与当前模型推理。长期记忆跨 Session在多次会话之间共享如用户画像、偏好、历史任务、常驻知识等。2.1 在不同框架里的概念映射虽然名字不同但主流框架本质上都是这两层结构。框架短期记忆概念长期记忆概念说明Google ADKSession会话事件Memory跨对话知识库Session 内交互 独立 Memory 组件LangChainshort-term memorylong-term memory外挂长期记忆是高阶扩展能力AgentScopememoryMemory 接口long_term_memory 接口短期和长期都有明确组件边界在本文方案中短期记忆选择 AgentScope 的AutoContextMemory自动做上下文压缩与卸载。长期记忆通过Mem0LongTermMemory集成 Mem0托管 Record / Retrieve 的所有复杂逻辑。2.2 通用集成模式四步循环无论用什么框架Agent Memory 的通用循环基本都是这四步推理前根据当前 user query从长期记忆检索相关信息。上下文注入将检索结果作为额外上下文注入短期记忆。推理执行LLM 基于“当前对话 长期记忆”做推理。记忆更新从本轮对话中抽取值得长期保存的信息写回长期记忆。AgentScope Mem0 默认已经帮你实现了大部分 glue 逻辑你只需要配置好 Memory 组件即可。三、短期记忆实战用 AutoContextMemory 做上下文工程短期记忆的问题不是“有没有”而是“怎么控制不爆窗又不丢关键信息”。典型痛点是工具调用结果很长、历史对话很多、但是大部分内容只在当时有用、之后只需要结论。3.1 三大策略缩减 / 卸载 / 隔离文章中把狭义的上下文工程归纳为三大策略非常贴合工程落地。上下文缩减Reduction对长文本保留前 N 字符作为预览或直接生成摘要只留关键结论。上下文卸载Offloading原始大内容写到外部存储文件 / DB上下文中只保留引用 ID当确实需要时再按 ID 加载原文。上下文隔离Isolation使用多 Agent将复杂子任务的上下文隔离到子 Agent 中主 Agent 只要看子 Agent 的结果而不是所有中间过程。这些策略的选择原则是时间远近、数据类型、是否需要可恢复原文等。3.2 用 AutoContextMemory 落地上下文工程AgentScope 的AutoContextMemory提供了一套工程实用的实现实现 Memory 接口可以直接挂在 Agent 上。支持6 种渐进式压缩策略例如优先压缩历史工具调用结果卸载大型消息到外部存储合并多轮闲聊为摘要等。提供四层存储工作内存、原始内存、卸载上下文和压缩事件方便追溯和调试。一个典型的 Java 配置示例是这样的// 创建 AutoContextMemory配置阈值与 token 限制AutoContextMemorymemorynewAutoContextMemory(AutoContextConfig.builder().msgThreshold(100)// 历史消息超过 100 条开始触发压缩.maxToken(128*1024)// 最大上下文 token 上限.tokenRatio(0.75)// 超过 75% 上限时启动压缩流程.build(),model);// 创建带短期记忆的 AgentReActAgentagentReActAgent.builder().name(Assistant).model(model).memory(memory).build();工程实践建议初期可以设置较宽松的 maxToken 较低的 msgThreshold让 Agent 尽量多保留历史先观察 token 消耗情况再收紧。若工具调用结果较长优先打开“卸载大消息 留摘要 存引用”策略而不是简单截断。四、长期记忆实战Mem0 架构与 AgentScope 集成短期记忆解决的是“一次对话里别失忆”长期记忆要解决的则是“下次再见时还能认出你”。这就需要一套能跨会话持续存、能精准检索的记忆基础设施Mem0 就是目前最成熟的开源选择之一。4.1 Mem0 背后的 Record Retrieve 流程从架构图来看长期记忆主要围绕两个过程Record 和 Retrieve。核心组件LLM从短期会话中抽取“可记忆事实”用户偏好、行为、总结等。Embedding 模型把文本变成向量用于相似度检索。VectorStore存储记忆向量 元数据时间、来源、类型等。GraphStore可选存实体与关系用于复杂推理。Reranker对初步检索结果进行重排增强相关性。SQLite记录所有记忆读写操作方便审计和回溯。Record 流程短期会话消息 - LLM 提取事实 - 向量化 - 写入 VectorStore/GraphStore - 记录操作日志Retrieve 流程当前 query - 向量化 - 在向量库检索 top-k - 图数据库补充关系 - Rerank - 返回上下文对开发者而言Mem0 已经把这些复杂能力封装成统一 APIAgentScope 做的事情是在合适的时机调用 Mem0 的 Record / Retrieve并把结果接到 Agent 的上下文里。4.2 AgentScope 中对 Mem0 的集成方式AgentScope 提供了 Mem0LongTermMemory 实现可以直接挂在 ReActAgent 上作为 longTermMemory。// 1. 初始化 Mem0 长期记忆组件Mem0LongTermMemorymem0MemorynewMem0LongTermMemory(Mem0Config.builder().apiKey(your-mem0-api-key)// 从 Mem0 控制台获取// .baseUrl(https://api.mem0.ai) // 如需自托管或特定环境可配置.build());// 2. 创建带短期 长期记忆的 AgentReActAgentagentReActAgent.builder().name(Assistant).model(model).memory(memory)// 短期记忆AutoContextMemory.longTermMemory(mem0Memory)// 长期记忆Mem0.build();这样搭起来之后Agent 在对话过程中的“可长期记忆信息”会通过 Mem0LongTermMemory 写入 Mem0。每次新 query 到来时Mem0 会基于用户身份和 query 自动检索相关记忆并注入到短期记忆中。4.3 Mem0 与 RAG 的工程差异Mem0 的底层技术栈非常像一个“个体级 RAG 系统”向量化、检索、重排、注入上下文。但与文档问答型 RAG 相比它有几个工程上的关键不同点写入来源不同RAG主要从已有文档/知识库导入。Mem0主要从用户交互中增量抽取会话驱动。粒度不同RAG文档段落、章节等。Mem0用户偏好、行为事实、历史决策、任务状态。维度不同RAG多用户共享一个知识库。Mem0更强调user 维度隔离一人一套长期记忆。这也意味着在设计长记忆 schema 时要先想清楚按用户、按任务、按业务域分别沉淀哪些信息。五、端到端实践用 AgentScope AutoContextMemory Mem0 搭一个可用的智能助手5.1 步骤 1选框架与模型选择 AgentScope 作为 Agent 框架Java 生态 企业级场景友好。选择一个主模型如企业自建模型或主流闭源 API并为 AutoContextMemory 配备一个相同或轻量模型用于 token 估算等。伪代码示例LLMModel model ... // 初始化你的主 LLM 模型5.2 步骤 2接好短期记忆上下文工程根据业务预期对话长度配置 AutoContextMemoryAutoContextMemorymemorynewAutoContextMemory(AutoContextConfig.builder().msgThreshold(80)// 单会话超过 80 条消息后开始压缩.maxToken(64*1024)// 单次调用最大 64k tokens.tokenRatio(0.8)// 超过 80% 上限时触发压缩.build(),model);工程建议如果你的业务中工具输出特别长如代码生成、日志检索建议在 AutoContextConfig 里打开“优先卸载工具输出”的策略而不是让它留在工作内存里长期占位。对咨询类场景可以更激进地做“多轮归纳摘要”每隔 N 轮将闲聊合并成一段“对话总结”。5.3 步骤 3接好长期记忆Mem0准备好 Mem0 服务云端或自托管拿到 apiKey/baseUrl 等。Mem0LongTermMemorymem0MemorynewMem0LongTermMemory(Mem0Config.builder().apiKey(your-mem0-api-key)// .baseUrl(http://your-mem0-host:port) // 可选.build());5.4 步骤 4构建带双层记忆的 AgentReActAgentagentReActAgent.builder().name(PersonalAssistant).model(model).memory(memory)// 短期记忆AutoContext.longTermMemory(mem0Memory)// 长期记忆Mem0.build();此时你拿到的是一个具备会话内自动上下文控制会话间自动长期记忆的 Agent 架子。5.5 步骤 5设计“写什么”和“读什么”的策略有了 Mem0并不代表所有内容都该写进去否则长期记忆会非常噪声。工程上可以这样设计规则写入策略Record写入内容类型用户显式偏好“我喜欢简洁回答”“以后都用中文回复”。用户的长期任务/目标“接下来两周帮我准备面试”。具有持续价值的事实个人背景、常驻配置、约定好的工作流。写入时机每轮结束后由一个“记忆提取 Prompt”让 LLM 决定当前轮是否有可长期保存的信息有则调用 Mem0。或者只在特定工具调用 / 特定意图触发时写入。读取策略Retrieve每次新 Session 启动时根据 userId 和当前 query 做一次 Mem0 检索将 top-k 结果注入到短期记忆开头部分。对特定意图如“继续上次的计划”可以再次主动调用 Mem0按“任务维度”检索历史状态。在 AgentScope 中这些策略通常通过自定义工具 / 中间层逻辑或者在 ReActAgent 的规划逻辑中显式增加“记忆管理工具调用”步骤来实现。六、工程落地关注点与优化建议真正落地时除了“能用”还要关注准确性、成本、安全与多模态扩展等问题。6.1 准确性别让“错误记忆”害了你记忆建模需要一个合理的用户画像 schema区分“偏好”“事实”“任务状态”等不同类型。记忆管理要支持更新与遗忘例如用户改口、撤回、账号注销等场景。检索准确性适配合适的 embedding 模型和重排策略对误召回要有容错策略例如让模型看到“这可能不完全相关”。6.2 安全与隐私长期记忆长期风险数据加密与访问控制后端必须做好租户级隔离和权限校验。防数据中毒对外部来源的内容如用户上传文件写入记忆前需要毒性检测和过滤。用户控制权提供“查看/导出/删除我的记忆”接口和 UI是产品层必备能力。6.3 多模态与未来演进当前大多数记忆系统仍然以文本为主但趋势非常明确多模态记忆图像、语音、文本统一编码到同一向量空间对工程侧意味着统一 embedding 高性能索引方案。Memory-as-a-Service记忆系统独立成云服务像数据库一样被多个 Agent 应用复用。Mem0 本质上就是这条路线的代表之一。参数化记忆未来会出现更多“Memory Adapter”类技术把一部分高频记忆写进模型参数结合外部 Mem0 形成“内外混合记忆”。七、给工程实践者的几条建议先把短期记忆做好再上长期记忆先用 AutoContextMemory 解决“会话内暴窗”的问题再引入 Mem0。长期记忆从“小而精”开始先只记“用户偏好 关键任务状态”避免一开始就把所有内容都写进去变成噪声堆。把记忆系统当成基础设施像设计数据库那样设计 schema、权限和运维而不是只当一个“附属功能”实操一、路由 Agent 的系统 Prompt 设计1.1 路由 Agent 的职责根据用户输入识别意图。选择合适的业务 Agent如订单 Agent、客服 Agent、营销 Agent 等。在必要时将用户长期偏好/历史上下文作为提示信息附带给业务 Agent。1.2 路由 Agent 系统 Prompt 示例# 角色 你是一个多智能体系统中的「意图路由 Agent」。 你的任务是 1. 理解用户当前输入的真实意图。 2. 在多个业务 Agent 中选择最合适的一个或多个进行处理。 3. 为后续的业务 Agent 提供简明的任务说明和必要的用户上下文。 # 可用业务 Agent 列表示例 - order_agent处理订单查询、创建、修改、取消等电商订单相关请求。 - service_agent处理售后、投诉、退款、物流异常等服务类问题。 - marketing_agent处理优惠券、营销活动咨询、个性化推荐等问题。 - faq_agent处理通用问题、基础说明、帮助文档查询等。 # 记忆相关说明 系统为每个用户维护短期记忆和长期记忆 - 短期记忆当前会话中的历史对话由底层 AutoContextMemory 自动管理你无需关心 token 细节。 - 长期记忆基于 Mem0 存储的用户偏好、历史行为、长期任务状态等会在路由前自动检索出若干条关键信息。 你会收到一个字段 user_long_term_memory其中包含与本次请求最相关的若干条用户记忆若没有则为空。 你需要 1. 在路由决策时参考这些记忆如用户偏好的沟通方式、历史问题背景等。 2. 在返回给业务 Agent 的任务描述中合理引用这些记忆例如“用户之前反馈过类似物流问题”。 # 输入 你会收到以下结构化输入由上游系统封装 - user_query用户本轮自然语言输入。 - user_long_term_memory列表每一条是面向 LLM 的自然语言描述如 - 用户偏好使用中文简洁回答 - 用户在 2024-12-20 购买过 iPhone 15 Pro订单号 XXX - 用户对上一次售后处理不满意期望更快答复 # 输出要求 1. 以 JSON 格式输出你的路由决策**不要输出多余自然语言**。 2. JSON 字段定义 - target_agents数组元素为需要调用的业务 Agent 名称如 [order_agent]。 - route_reason字符串简要说明路由原因面向开发者调试可引用 user_long_term_memory。 - task_instruction字符串发给目标业务 Agent 的任务描述要求 - 用简洁中文撰写。 - 说明用户想要解决的问题。 - 补充与本次任务相关的长期记忆信息如果有。 # 输出示例 { target_agents: [service_agent], route_reason: 用户反馈包裹多次丢件且长期记忆显示其对物流问题较为敏感, task_instruction: 用户反馈本次包裹疑似丢件请你查询物流进度并给出处理方案。用户过去多次遇到类似问题对响应速度比较敏感请在回答中体现重视并说明后续跟进方式。 } ## 二、业务 Agent 的 Prompt 设计结合短期 长期记忆 假设有一个 order_agent需要使用 AutoContextMemory 做短期记忆管理Mem0 提供的长期记忆会通过上层逻辑注入到短期上下文中例如以“系统消息 历史信息”的方式。 ### 2.1 订单 Agent 系统 Prompt 示例 text # 角色 你是电商平台中的「订单服务 Agent」专门处理与订单相关的业务 - 订单创建、修改、取消 - 订单状态、物流进度查询 - 订单售后相关的前置处理需要时会转交给 service_agent # 上下文来源说明 - 短期记忆当前会话的历史消息由系统通过 AutoContextMemory 自动管理并注入。 - 长期记忆系统可能会通过一段系统消息提供与用户历史订单、偏好相关的信息由 Mem0 提供。 你需要 1. 在回答用户问题时优先结合当前会话最新信息。 2. 合理使用长期记忆中与本次问题相关的信息但不要引用与当前问题无关的历史细节。 3. 对用户保持简洁、专业、礼貌的中文回复。 # 回答风格 - 结构清晰可使用有序/无序列表。 - 优先给出直接结论然后根据需要提供补充说明。 - 避免暴露内部系统字段名、ID 结构等实现细节。 # 若需要调用工具 如果系统为你提供了工具例如查询订单详情、查询物流信息等请遵循工具使用规范 - 先明确你需要什么信息。 - 再决定是否调用工具。 - 最终向用户给出自然语言解释而不是工具返回的原始 JSON。三、Mem0 记忆 schema 设计示意在多 Agent 意图路由场景中Mem0 的记忆可以从三个维度建模用户维度user_profile / preferences任务/会话维度task / session业务维度domainorder / service / marketing 等一个简单的 schema 思路伪结构真实实现由 Mem0 内部管理{id:memory_id,user_id:user_123,domain:order,// order/service/marketing/globaltype:preference,// preference/fact/task_state/summarycontent:用户偏好使用中文简洁回答,created_at:2025-12-27T10:00:00Z,metadata:{source:chat,session_id:session_abc,importance:0.8}}在工程代码里一般做法是写入时根据规则抽取“可记忆内容”拼成自然语言content 元数据metadata交给 Mem0。读取时根据user_id和当前query检索出若干条自然语言记忆直接拼到路由 Agent 的user_long_term_memory输入列表中。四、AgentScope 多 Agent Mem0 示意代码下面给出一个简化 Java 伪代码体现结构和关键点方便你在项目中改造。4.1 初始化模型与短期记忆// 初始化主模型LLMModelmodel...;// 例如 OpenAI/Azure/自建模型// 初始化 AutoContextMemory短期记忆AutoContextMemoryshortTermMemorynewAutoContextMemory(AutoContextConfig.builder().msgThreshold(100)// 消息超过 100 条开始压缩.maxToken(128*1024)// 单次上下文 token 上限.tokenRatio(0.75)// 超过 75% 开始触发压缩.build(),model);4.2 初始化 Mem0LongTermMemory长期记忆Mem0LongTermMemorymem0MemorynewMem0LongTermMemory(Mem0Config.builder().apiKey(your-mem0-api-key)// .baseUrl(https://api.mem0.ai) // 如有自建可替换.build());4.3 定义路由 AgentReActAgentrouterAgentReActAgent.builder().name(RouterAgent).model(model).memory(shortTermMemory)// 路由 Agent 也使用短期记忆.longTermMemory(mem0Memory)// 可选让路由 Agent 也使用 Mem0.systemPrompt(ROUTER_SYSTEM_PROMPT)// 即上面「路由 Agent 系统 Prompt」.build();业务侧调用时可以在调用 routerAgent 前显式从 Mem0 拉一遍用户相关记忆拼到user_long_term_memory字段也可以由Mem0LongTermMemory在内部自动完成// 伪代码组装路由输入MapString,ObjectrouterInputnewHashMap();routerInput.put(user_query,userQuery);routerInput.put(user_long_term_memory,mem0Memory.search(userId,userQuery));// 返回若干条文本记忆StringrouterResultJsonrouterAgent.run(JsonUtils.toJson(routerInput));RouterDecisiondecisionJsonUtils.fromJson(routerResultJson,RouterDecision.class);4.4 定义业务 Agent以订单 Agent 为例ReActAgentorderAgentReActAgent.builder().name(OrderAgent).model(model).memory(shortTermMemory)// 也可以为每个 Agent 定制不同 Memory 实例.longTermMemory(mem0Memory)// 如需在业务 Agent 内直接读写长期记忆.systemPrompt(ORDER_AGENT_PROMPT)// 即上面「订单 Agent 系统 Prompt」.build();当路由结果返回后for(Stringtarget:decision.getTargetAgents()){StringtaskInstructiondecision.getTaskInstruction();if(order_agent.equals(target)){StringreplyorderAgent.run(taskInstruction);// 返回给用户}// 其他 agent 类似}记忆写入策略Record通常在中间层做在每轮对话结束后根据当前对话 工具结果用一个“记忆提取 Prompt”生成若干条可写入 Mem0 的自然语言再调用mem0Memory.save(userId, content, metadata)即可。