Agent Memory 应如何设计？

图：记忆模块向规划与模型提供跨步骤状态，同时需要单独治理读写权限。 来源：Generative AI agent architecture，作者 Marxav，许可 CC BY-SA 4.0。

考察意图

检查候选人能否区分任务状态与模糊的“长期记忆”，并处理隐私和污染。

回答前自测

• 全历史都输入好吗？
• 摘要错了怎么办？
• 长期记忆可保存授权吗？

30 秒回答

历史、任务状态、长期偏好和知识库分别保存。记忆带来源与有效期，压缩保留约束和已执行动作，恢复重新核验权限及外部状态。

评分点

信息职责、隔离失效、摘要损失、跨轮评测。

90 秒回答

我先区分四类信息：当前上下文、可恢复的任务状态、经用户确认的偏好，以及可检索的长期知识。它们的写入权限、生命周期和读取条件不同。任务状态用结构化存储和版本控制，不依赖模型摘要；偏好需要用户可查看、修改和删除；长期知识保留来源、时间与权限。模型只能提出记忆候选，应用做去重、敏感信息检查和确认。检索时按租户、任务和时效过滤，过期或冲突内容不能静默覆盖。

深入解释

来源影响使用方式

用户陈述、工具结果、模型推测不能混为事实。摘要把“可能完成”写成“已完成”会让恢复错误跳步。关键字段结构化保存，摘要提供解释，执行看真实状态。

读写与删除

个人记忆先限定用户和租户再检索。长期写入考虑用户意愿与必要性，派生摘要、向量和缓存也纳入删除。相似问题不意味着不同用户可以共享私人答案。

评测记忆

构造早期约束、偏好更新、过期事实、切换用户、删除后查询，观察约束保持、任务成功和泄漏。摘要短不等于恢复正确。

工程权衡

保存更多历史提高连续性，却增加隐私、检索噪声和错误固化。强结构降低灵活性，但更易验证和迁移。

常见错误回答

把 Memory 简化为向量数据库，忽略任务状态、来源、权限、更新和删除。

连续追问

全历史都输入好吗？

会增加成本和旧意图干扰，应保留约束、状态及当前相关信息。

摘要错了怎么办？

回查原始来源，关键状态从外部系统重读，不能只继续摘要。

长期记忆可保存授权吗？

不能作为权威授权，实际访问时查询可信权限。

项目结合

画出一条记忆从候选、确认、存储、检索到过期的生命周期，并给出污染回滚办法。

关联知识

• Agent 的执行循环与确定性边界
• ReAct

延伸复习

继续阅读完整机制与案例。完成后回到本页，在不看答案的情况下重述并回答三个追问。