智能体记忆不仅仅是基于用户事实的RAG

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摘要

文章认为，简单的基于RAG的智能体记忆系统在生产中会失败，原因包括过时的偏好、遗漏的关键词和提示注入等问题，并主张采用分层记忆架构，具备主动选择、确定性回退、治理和测试等功能。

我经常看到智能体记忆的实现方式为：1. 从对话中提取事实/偏好 2. 存储它们 3. 在每次回复前检索top-k 4. 将它们注入到提示中。这种模式在演示中有效，但在生产中会失效，因为记忆一旦进入提示就变成了策略。一个过时的偏好可能是真实的，但对当前任务仍然是错误的。一个后续问题可能省略了原始任务的关键词。一个被编辑的记忆可能保留过时的嵌入。一个选择器故障可能意外导致广泛的提示注入。我所主张的模式是： - 分层记忆：证据/场景/稳定画像 - 注入前的主动记忆选择 - 确定性回退，从不完整注入 - memory_usage遥测 - 治理：编辑、废弃、合并、取代 - 清理重复污染上下文的记忆的janitor - 基于真实轨迹的场景回放测试 很好奇其他人如何处理“真实但不应该影响本轮回应的记忆”。为了遵守子版块关于链接的规则，我将在评论中发布完整的文章。
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