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本文提出一种面向AI Agent的四层记忆架构方案，通过分层存储和协同调度解决大模型对话中的上下文窗口限制、注意力稀释和跨会话记忆丢失等问题。该架构包含：核心记忆层（固定角色规则）、瞬时记忆层（当前对话核心）、短期记忆层（单会话结构化）和长期记忆层（跨会话语义）。文档详细阐述了各层设计原理、存储机制和召回策略，并展示了一个Python研发助手Agent的实现案例。实际测试表明，该方案可降低76.9