AI智能体记忆策略

 

4. 摘要/压缩：提炼关键信息

原理：将旧对话浓缩为摘要，节省窗口空间。

优劣分析：

✅ 长期保留核心信息，节省空间；

❌ 摘要依赖LLM质量，可能遗漏。

适用场景：

AI心理咨询、长期陪伴型助手。

5. 向量数据库：语义检索记忆

原理：将对话嵌入存入向量数据库，按需语义检索。

优劣分析：

✅ 可无限扩展，支持长期语义记忆；

❌ 向量质量影响大，系统复杂度高。

适用场景：

个性化助手、法律/医疗对话增强。

6. 知识图谱：结构化长期记忆

原理：提取实体-关系三元组构建图谱，以图结构组织记忆。

优劣分析： 

✅ 支持复杂推理与结构化检索；

❌ 构建维护成本高，抽取依赖准确度。

适用场景：

科研助理、政务数据智能体等结构知识管理应用。

7.分层记忆：结合短期与长期

原理：模仿人类记忆，将信息分别存入短期与长期存储。

优劣分析：

✅ 结合短期及时性与长期持久性；

❌ 需要关键词策略，调优复杂。

适用场景：多轮持续对话、个性化客户服务。