AI智能体（Agent）的热度不减，然而许多Agent系统都有一个共同的痛点就是“健忘症”，尤其是上下文过长时，更为明显。这种缺乏长期、连贯记忆的能力，极大地限制了AI智能体的潜力和用户体验。它们很难真正理解用户，无法建立深入的上下文联系，更不用说提供个性化的服务了。

Memory是Agent系统中重要的组成部分，因此如何为AI智能体构建一个类人记忆系统，从而设计出类人智能体（Human-like Memory for Agents）使Agent具备长期且清晰的记忆，是当前Agent研究的一个热门方向。

— 1 核心工作流程 —

让Agent的每一次回答都不是一次性的、孤立的计算

本文介绍的便是一个类人记忆系统的架构设计，共分为三个层次，首先通过架构图了解整个系统的核心工作流程：

1. 用户查询 (User Query)：一切始于用户的输入。用户向AI智能体提出一个问题或指令。这可以是任何形式的交互，比如“上次我们讨论的项目进展如何了？”

2. 调用记忆 (Access Memory)：这是整个架构的魔法所在。Agent的核心由一个强大的大语言模型驱动。但它并非孤立地处理问题，而是首先连接到Memory记忆系统。它会检索与当前查询相关的历史对话、文档、实体关系等一切信息。

3. 生成响应 (Generate Final response)：在“回忆”起所有相关上下文之后，AI智能体将这些记忆与当前的用户查询结合起来，进行深度理解和推理，最终生成一个高度相关、充满上下文感知、且更加智能的最终响应。

这个流程确保了AI的每一次回答都不是一次性的、孤立的计算，而是基于不断积累和学习的知识库。而这个架构最精妙的设计，在于它模仿了人类记忆的加工方式，将原始信息层层递进，抽丝剥茧，最终形成结构化的知识和高度抽象的总结。

— 2.1 Level 1: EPISODES —

情节记忆层 - 原始数据

这一层是记忆金字塔的基石，负责记录所有未经处理的原始交互数据。它就像我们大脑中的“海马体”，负责短期存储我们经历的每一个具体情节。

文档 (Documents)：智能体读取过的所有外部文件，如PDF报告、网页、知识库文章等。

对话 (Conversations)：与用户之间的完整聊天记录，保留了最原始的交互上下文。

JSONs：结构化数据，可能来源于API调用结果或其他外部系统的数据。

作用：这一层保证了信息的完整性和可追溯性。所有的高级记忆都源于此，当需要核对事实或查找原始出处时，可以随时回溯到这一层。

— 2.2 Level 2: ENTITIES—

实体关系层 - 结构化知识

如果记忆只停留在原始数据，那就像拥有一座图书馆却不知道书在哪里、讲了什么。Level 2的作用就是对这些原始数据进行第一次提炼，构建一个结构化的知识图谱。

实体 (Entities)：系统自动从Level 1的数据中识别出关键的概念，如图中提到的“Alice”、“Bob”，也可能是项目名称、公司、地点等。

关系 (Relationships)：更进一步，它会分析并建立这些实体之间的联系。例如，系统能理解“Alice 管理 Bob”、“项目A 属于 团队B”这类关系。

作用：这一层将杂乱无章的信息转化为结构化的知识。智能体不再需要每次都全文检索海量文本，而是可以直接查询这个“关系网络”，快速找到关键信息点及其联系，极大地提升了信息检索的效率和准确性。

— 2.3 Level 3 COMMUNITIES —

社群摘要层 - 抽象概念

这是记忆金字塔的顶端，也是最高级的认知层。它在实体关系网络的基础上，进行更深度的聚类分析和模式识别，形成高度浓缩的摘要和见解。

簇 (Clusters)：系统会自动将关联紧密的实体和关系归纳成“簇”或“社群”。例如，所有与“Q3季度营销活动”相关的任务、人员、文档和讨论，会被自动聚合在一起，形成一个主题社区。

摘要 (Summaries)：对于每一个“簇”，系统能生成一个高层次的摘要。智能体只需读取这个摘要，就能迅速了解这个复杂主题的核心内容，而无需重新阅读所有底层细节。

作用：这一层赋予了智能体宏观洞察和快速理解复杂问题的能力。当用户问及一个跨越长时间、涉及多方的复杂项目时，智能体可以直接调用Level 3的摘要，迅速把握全局，并给出有洞见的回答。这好比我们人类能够对一段长期的经历（如“我的大学生活”）形成一个高度概括的印象。

— 3 为什么类人记忆系统架构如此重要？—

AI智能体从“有用的工具”向“可靠的伙伴”转变

这种分层记忆架构不仅仅是一个技术概念，它为构建下一代AI智能体带来了四大核心优势：

1. 深度上下文感知：智能体能够记住长期的对话历史和用户偏好，让交流像和老朋友聊天一样自然流畅。

2. 高度个性化：通过不断学习和构建关于用户的“实体-关系-社群”模型，智能体可以提供真正量身定制的服务和建议。

3. 强大的推理能力：面对需要整合多方面信息才能回答的复杂问题，智能体可以通过其结构化的记忆网络进行推理，找到答案。

4. 较高的检索效率：从原始数据到抽象摘要的逐级提炼，使得信息检索过程从“大海捞针”变成了“按图索骥”，响应速度和资源消耗都得到了巨大优化。

结论

我们正处在AI智能体从“有用的工具”向“可靠的伙伴”转变的关键节点。而一个强大、持久、且能够不断演进的记忆系统，正是实现这一飞跃的核心。图中所展示的这种类人记忆架构，通过模仿人类从具体情节到抽象概念的认知过程，为我们提供了一个值得探索的思路。

最后

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