AI记忆仍然一团糟是有原因的

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摘要

文章批评AI记忆工具依赖简单的向量存储，导致数据过时和矛盾等问题，并呼吁引入高级功能，如类型化提取、矛盾处理和实体解析。

每个记忆工具都只是一个包裹着向量存储的玩意儿，你将对话嵌入并存入数据库，当需要时它会拉回最相似的内容。我在生产环境中构建智能体，用户身上会发生这样的事情：一个用户在会话4中告诉智能体他们从Delhi搬到了Mumbai，但在会话7中智能体却推荐了Delhi的餐厅，因为旧的嵌入得分更高。用户改变偏好后，存储保留了两个版本，模型随机选择，而这并不是模型的问题，是记忆不知道什么发生了变化。我需要一些能进行类型化提取的东西，这样它就能区分事实、偏好和事件，同时处理矛盾以替换旧事实，并通过实体解析让一个人的多种提及保持为一个条目。我有什么选择？
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