AI Agent 记忆构建核心解析，助力上下文工程精准落地
• 记忆定义：通过提示（prompt）传递给大语言模型的上下文，帮助 Agent 基于历史交互和不可即时获取的数据，更好地规划和响应。
• 记忆类型划分：
1. 事件记忆（Episodic）：记录Agent过去的交互与动作，持久化存储（如向量数据库）便于后续调用与关联。
2. 语义记忆（Semantic）：包含Agent可访问的外部信息和自我知识，类似RAG应用中的上下文，用于精准定位互联网级别数据。
3. 程序记忆（Procedural）：系统性信息，如系统提示结构、可用工具、策略规则，通常存储于Git、提示及工具注册库。
4. 长期记忆提取并本地缓存：根据任务需求，将长期记忆中信息拉取至本地，增强即时处理能力。
5. 短期（工作）记忆：整合从长期及本地存储的所有信息，构成传递给LLM的提示，驱动下一步动作生成。
• 长期记忆涵盖事件、语义、程序记忆，短期记忆则聚焦于任务相关的即时上下文。
• 架构设计关键在于合理组织和调用不同记忆模块，确保Agent智能行为的连贯性与一致性。
深入理解和高效管理Agent记忆，是真正实现智能、灵活Agent系统的基石。更多内容详见🔗 x.com/Aurimas_Gr/status/1953417004083220563
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