智能体的记忆尚未成熟

每天我在Reddit、Twitter等平台上刷，几乎每个人都在推销RAG包装器，好像是什么上天赐予的记忆工具。它们都遵循同样的套路：没错，我们有向量搜索，但我们的重新排序器或图结构提高了准确性。我们用了MCP，因为模型应该主动向我们索要信息。更好的Markdown文件管理。一切都在本地。或者用某种新的更大的嵌入器、重新排序器、RRF等等。但为什么还没有大规模采用呢？我认为构建者们只是在拼凑拼图的不同部分，希望记忆层能返回你想要的东西。没有人退一步去真正理解问题所在。我相信要让一个真正的系统工作，你不能依赖模型主动询问（MCP），因为模型是通过RLHF训练的，这产生了一种偏差，使模型更追求认可而非准确性。也不能依赖多个技能文件，因为那只是更多的上下文膨胀，让模型去推理，反而分散了对实际问题的注意力。我认为也不能依赖事后提取，因为想想当你被要求回忆某事时，根据提问方式的不同，你可能会记起从未发生过的事情。那么，理想系统到底应该是什么样子？