大多数人构建 AI Agent 时，要么完全不考虑记忆（每次对话从零开始），要么把所有上下文一股脑塞进 Prompt（Token 爆炸）。其实，人类的记忆系统有三个层次，Agent 也一样。本文手把手实现一套生产可用的三层记忆架构。
为什么 Agent 需要完善的记忆系统？
没有记忆的 Agent，就像每天上班都不认识同事的员工——效率极低，用户体验极差。
- 短期记忆缺失：多轮对话中丢失上下文，用户刚说的事就忘了
- 长期记忆缺失：用户每次都要重新介绍自己，无法个性化
- 工具记忆缺失：Agent 不知道”上次用这个工具遇到了坑”，重复犯错
三层记忆架构概览
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Agent │
├──────────────────┬──────────────────┬────────────┤
│ 短期记忆 │ 长期记忆 │ 工具记忆 │
│ (Conversation │ (Vector Store │ (Tool Use │
│ Buffer) │ + SQLite) │ History) │
│ │ │ │
│ 当前会话上下文 │ 用户偏好/历史摘要 │ 工具调用 │
│ 最近 N 轮对话 │ 跨会话持久化 │ 成功/失败 │
│ 临时工作空间 │ 语义检索 │ 经验积累 │
└──────────────────┴──────────────────┴────────────┘
第一层：短期记忆——对话缓冲区
短期记忆管理当前会话内的上下文，核心挑战是 Token 控制：保留最相关的内容，不撑爆 Context Window。
# memory/short_term.py
from collections import deque
from typing import List, Optional
import tiktoken
class ShortTermMemory:
"""
滑动窗口式短期记忆
策略：保留最近 N 轮，同时确保总 Token 数不超过上限
"""
def __init__(self, max_turns: int = 20, max_tokens: int = 4000, model: str = "gpt-4o-mini"):
self.max_turns = max_turns
self.max_tokens = max_tokens
self.messages: deque = deque(maxlen=max_turns * 2) # 每轮2条（user + assistant）
self.encoder = tiktoken.encoding_for_model(model)
def add_turn(self, user_msg: str, assistant_msg: str):
"""添加一轮对话"""
self.messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
self.messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_msg})
self._enforce_token_limit()
def _count_tokens(self, messages: list) -> int:
"""计算消息列表的 Token 数"""
total = 0
for msg in messages:
total += len(self.encoder.encode(msg["content"])) + 4 # 4 是固定开销
return total
def _enforce_token_limit(self):
"""强制 Token 上限：从最早的消息开始裁剪"""
while self._count_tokens(list(self.messages)) > self.max_tokens and len(self.messages) >= 2:
self.messages.popleft() # 移除最早的 user 消息
self.messages.popleft() # 移除对应的 assistant 消息
def get_context(self) -> List[dict]:
"""获取当前上下文窗口"""
return list(self.messages)
def clear(self):
"""清空当前会话（新会话开始时调用）"""
self.messages.clear()
def summarize_if_needed(self, llm_client) -> Optional[str]:
"""当 Token 接近上限时，自动压缩历史对话为摘要"""
if self._count_tokens(list(self.messages)) > self.max_tokens * 0.8:
history_text = "\n".join([
f"{m['role']}: {m['content']}"
for m in list(self.messages)[:-4] # 保留最近2轮原文
])
response = llm_client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{
"role": "user",
"content": f"请将以下对话历史压缩为100字以内的摘要，保留关键信息：\n{history_text}"
}]
)
summary = response.choices[0].message.content
# 用摘要替换早期历史
early_messages = list(self.messages)[:-4]
recent_messages = list(self.messages)[-4:]
self.messages.clear()
self.messages.append({"role": "system", "content": f"[历史摘要] {summary}"})
for msg in recent_messages:
self.messages.append(msg)
return summary
return None
第二层：长期记忆——跨会话持久化
长期记忆存储用户的偏好、历史交互摘要和关键事实，通过向量语义检索按需召回，不占用 Prompt 空间。
# memory/long_term.py
import sqlite3
import json
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Any
from openai import OpenAI
class LongTermMemory:
"""
长期记忆系统
- SQLite 存储结构化用户信息
- 向量嵌入支持语义检索
"""
def __init__(self, user_id: str, db_path: str = "./agent_memory.db"):
self.user_id = user_id
self.client = OpenAI()
self.db_path = db_path
self._init_db()
def _init_db(self):
"""初始化数据库表结构"""
with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
conn.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS memories (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
user_id TEXT NOT NULL,
memory_type TEXT NOT NULL, -- 'fact', 'preference', 'summary'
content TEXT NOT NULL,
embedding BLOB, -- 序列化的向量
importance REAL DEFAULT 0.5, -- 重要性评分 0~1
access_count INTEGER DEFAULT 0,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
""")
conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_id ON memories(user_id)")
def _embed(self, text: str) -> List[float]:
"""生成文本的向量嵌入"""
response = self.client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-small",
input=text
)
return response.data[0].embedding
def _cosine_similarity(self, v1: List[float], v2: List[float]) -> float:
"""计算余弦相似度"""
import math
dot = sum(a * b for a, b in zip(v1, v2))
norm1 = math.sqrt(sum(a * a for a in v1))
norm2 = math.sqrt(sum(b * b for b in v2))
return dot / (norm1 * norm2) if norm1 * norm2 > 0 else 0
def store(self, content: str, memory_type: str = "fact", importance: float = 0.5):
"""存储一条记忆"""
embedding = self._embed(content)
embedding_blob = json.dumps(embedding).encode()
with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
conn.execute(
"INSERT INTO memories (user_id, memory_type, content, embedding, importance) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
(self.user_id, memory_type, content, embedding_blob, importance)
)
def retrieve(self, query: str, top_k: int = 5, memory_type: str = None) -> List[Dict]:
"""语义检索最相关的记忆"""
query_embedding = self._embed(query)
sql = "SELECT id, memory_type, content, embedding, importance, access_count FROM memories WHERE user_id = ?"
params = [self.user_id]
if memory_type:
sql += " AND memory_type = ?"
params.append(memory_type)
with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
rows = conn.execute(sql, params).fetchall()
# 计算相似度排序
scored = []
for row in rows:
stored_embedding = json.loads(row[3].decode())
similarity = self._cosine_similarity(query_embedding, stored_embedding)
# 综合相似度和重要性评分
final_score = similarity * 0.7 + row[4] * 0.3
scored.append({
"id": row[0],
"type": row[1],
"content": row[2],
"score": round(final_score, 4)
})
# 更新访问计数
top_results = sorted(scored, key=lambda x: x["score"], reverse=True)[:top_k]
with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
for r in top_results:
conn.execute("UPDATE memories SET access_count = access_count + 1 WHERE id = ?", (r["id"],))
return top_results
def get_user_profile(self) -> str:
"""获取用户画像摘要（用于 System Prompt）"""
with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
preferences = conn.execute(
"SELECT content FROM memories WHERE user_id = ? AND memory_type = 'preference' ORDER BY importance DESC LIMIT 10",
(self.user_id,)
).fetchall()
if not preferences:
return ""
profile_items = [row[0] for row in preferences]
return "用户偏好：" + "；".join(profile_items)
第三层：工具记忆——经验积累系统
工具记忆记录 Agent 调用各种工具的成功/失败经验，避免重复踩坑，提升工具调用成功率。
# memory/tool_memory.py
import sqlite3
import json
from datetime import datetime
from typing import Optional, Dict, Any
class ToolMemory:
"""
工具调用经验记忆
记录哪些参数格式有效，哪些场景下工具会失败
"""
def __init__(self, db_path: str = "./agent_memory.db"):
self.db_path = db_path
self._init_db()
def _init_db(self):
with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
conn.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tool_experiences (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
tool_name TEXT NOT NULL,
input_params TEXT, -- JSON序列化的输入参数
output_summary TEXT, -- 输出摘要
success INTEGER DEFAULT 1, -- 1=成功, 0=失败
error_message TEXT, -- 失败时的错误信息
execution_time_ms INTEGER, -- 执行耗时
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
""")
def record(self, tool_name: str, params: dict, success: bool,
output: str = None, error: str = None, exec_time_ms: int = 0):
"""记录一次工具调用经验"""
with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
conn.execute(
"""INSERT INTO tool_experiences
(tool_name, input_params, output_summary, success, error_message, execution_time_ms)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
(tool_name, json.dumps(params, ensure_ascii=False),
output[:200] if output else None,
1 if success else 0, error, exec_time_ms)
)
def get_tool_tips(self, tool_name: str) -> str:
"""获取工具使用提示（注入到 Agent 的工具调用指令中）"""
with sqlite3.connect(self.db_path) as conn:
# 查询失败案例
failures = conn.execute(
"""SELECT input_params, error_message, COUNT(*) as cnt
FROM tool_experiences
WHERE tool_name = ? AND success = 0
GROUP BY error_message
ORDER BY cnt DESC LIMIT 3""",
(tool_name,)
).fetchall()
# 查询成功案例
successes = conn.execute(
"""SELECT input_params, output_summary, execution_time_ms
FROM tool_experiences
WHERE tool_name = ? AND success = 1
ORDER BY created_at DESC LIMIT 3""",
(tool_name,)
).fetchall()
tips = []
if failures:
tips.append("⚠️ 注意避免以下错误：")
for f in failures:
tips.append(f" - 参数 {f[0]} 曾导致错误：{f[1]}（出现{f[2]}次）")
if successes:
tips.append("✅ 成功调用示例：")
for s in successes:
tips.append(f" - 参数 {s[0]} → {s[1]}")
return "\n".join(tips) if tips else "暂无使用记录"
整合：三层记忆的 Agent 完整实现
# agent.py - 集成三层记忆的 Agent
from openai import OpenAI
import time
from memory.short_term import ShortTermMemory
from memory.long_term import LongTermMemory
from memory.tool_memory import ToolMemory
class MemoryAwareAgent:
"""三层记忆架构的 AI Agent"""
def __init__(self, user_id: str):
self.client = OpenAI()
self.user_id = user_id
# 三层记忆初始化
self.short_term = ShortTermMemory(max_turns=15, max_tokens=3000)
self.long_term = LongTermMemory(user_id=user_id)
self.tool_memory = ToolMemory()
def chat(self, user_message: str) -> str:
"""处理用户消息，综合三层记忆生成回复"""
# 1. 从长期记忆检索相关信息
relevant_memories = self.long_term.retrieve(user_message, top_k=3)
memory_context = "\n".join([f"- {m['content']}" for m in relevant_memories])
# 2. 获取用户画像
user_profile = self.long_term.get_user_profile()
# 3. 构建 System Prompt（包含用户画像和相关记忆）
system_prompt = f"""你是一个智能助手，具备完善的记忆能力。
{f"用户背景：{user_profile}" if user_profile else ""}
{f"相关历史记忆：\n{memory_context}" if memory_context else ""}
请结合以上信息为用户提供个性化、连贯的服务。"""
# 4. 构建完整消息列表（System + 短期记忆 + 当前消息）
messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
messages.extend(self.short_term.get_context())
messages.append({"role": "user", "content": user_message})
# 5. 调用 LLM
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=messages
)
assistant_reply = response.choices[0].message.content
# 6. 更新短期记忆
self.short_term.add_turn(user_message, assistant_reply)
# 7. 异步更新长期记忆（提取关键信息存储）
self._extract_and_store_memory(user_message, assistant_reply)
return assistant_reply
def _extract_and_store_memory(self, user_msg: str, assistant_reply: str):
"""从对话中提取值得长期记忆的信息"""
extraction_prompt = f"""分析以下对话，提取值得长期记忆的用户信息（偏好、重要事实、需求等）。
如果没有值得记录的信息，返回空列表。
用户：{user_msg}
助手：{assistant_reply}
以JSON格式返回：{{"memories": [{{"type": "preference/fact", "content": "...", "importance": 0.0-1.0}}]}}"""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "user", "content": extraction_prompt}],
response_format={"type": "json_object"}
)
result = json.loads(response.choices[0].message.content)
for memory in result.get("memories", []):
if memory.get("importance", 0) > 0.4: # 只存重要度 > 0.4 的记忆
self.long_term.store(
content=memory["content"],
memory_type=memory.get("type", "fact"),
importance=memory.get("importance", 0.5)
)
except Exception:
pass # 记忆提取失败不影响主流程
# 使用示例
import json
agent = MemoryAwareAgent(user_id="user_001")
# 第一轮：介绍自己
reply1 = agent.chat("你好，我是一名Python后端开发，正在研究大模型部署")
print(f"Agent: {reply1}")
# 第二轮：具体问题（Agent 会记住用户是Python开发者）
reply2 = agent.chat("我想用 vLLM 部署 Qwen，有什么建议吗？")
print(f"Agent: {reply2}")
# 新会话（跨会话记忆生效）
new_agent = MemoryAwareAgent(user_id="user_001")
reply3 = new_agent.chat("上次我们聊的 vLLM 部署，你记得吗？")
print(f"Agent: {reply3}")
三层记忆效果对比
| 场景 | 无记忆 Agent | 仅短期记忆 | 三层记忆 Agent |
|---|---|---|---|
| 跨会话个性化 | ❌ 每次重新介绍 | ❌ 会话结束即忘 | ✅ 永久记住用户偏好 |
| 长对话连贯性 | ❌ Token 超限截断 | ✅ 滑动窗口保留 | ✅ 压缩+保留关键信息 |
| 工具调用成功率 | 50~70% | 50~70% | ✅ 80~90%（经验积累） |
| 个性化回答质量 | 低 | 中 | 高 |
| 推理 Token 消耗 | 低 | 中 | 中（按需检索） |
生产部署注意事项
- 记忆隐私保护：用户有权删除自己的长期记忆，需提供
forget_all()接口 - 记忆遗忘策略：设置 TTL（如90天未访问自动清除），防止数据库无限膨胀
- 向量库选型：数据量 < 10万条用 SQLite + 内存计算即可；> 10万条换 Chroma 或 Milvus
- 异步处理：记忆提取和存储应异步执行，不阻塞主流程响应时间
👤 作者简介
一枚在大中原腹地（河南）卖公有云的从业者，主营腾讯云/阿里云/华为云，曾踩坑无数，现专注AI大模型应用落地。关注公众号「AI热点日报」，围观AI前沿动态~
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