赋予AI Agent“灵魂”！三层记忆架构设计，看这篇就够了！

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布 · 883 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

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：

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？”
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。
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：

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。
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。
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。
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。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

在这里插入图片描述

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

在这里插入图片描述

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
在这里插入图片描述

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

在这里插入图片描述

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

在这里插入图片描述

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

在这里插入图片描述

适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。