文章大纲
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- 一、内容结构总览
- 二、核心内容提炼（详实版）
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- 1. 引言：为什么记忆对智能体至关重要
- 2. 双组分记忆模型：短期 vs. 长期
- 3. 技术原理与实现机制
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- 3.1 短期记忆管理要点
- 3.2 长期记忆管理要点
- 4. 主流框架对比
- 5. 托管服务：Vertex Memory Bank
- 6. 未来展望
- 7. 参考文献
一、内容结构总览
- 引言：为什么记忆对智能体至关重要
- 双组分记忆模型：短期 vs. 长期
- 技术原理与实现机制
- 主流框架对比：Google ADK / LangChain / LangGraph
- 托管服务：Vertex Memory Bank
- 未来展望
- 参考文献
二、核心内容提炼（详实版）
1. 引言：为什么记忆对智能体至关重要
- 状态less LLM 的局限：纯LLM仅依赖单次请求内的上下文，无法跨轮次、跨会话保留信息，导致
– 多轮对话断裂
– 多步骤任务无法追踪进度
– 用户偏好无法沉淀 - 记忆的价值：使智能体具备“连续性”“ personalization ”与“自我改进”能力，是迈向自主智能的必经之路。
2. 双组分记忆模型：短期 vs. 长期
| 维度 | 短期记忆（Contextual / Working） | 长期记忆（Persistent / Episodic-Semantic-Procedural） |
