为什么 Agent 转头就忘
大模型本身是无状态的——每一轮对话，你都得把历史重新塞回上下文。这就是 Agent「聊到第三轮就忘第一轮说过啥」的根因：不是它记不住，是你没给它。真正的记忆工程，是在「塞回上下文」这件事上做分层，不然要么把窗口撑爆、要么把重要信息截断。生产级 Agent 的记忆，要按时间和用途拆成三层账。
三层记忆账本
| 层级 | 存什么 | 怎么存 | 生命周期 |
|---|---|---|---|
| 短期记忆 | 当前会话最近 N 轮 | 消息列表直接进上下文 | 会话结束即清 |
| 中层记忆 | 长对话的阶段性摘要 | 每若干轮调 LLM 压缩成摘要 | 跟随会话 |
| 长期记忆 | 跨会话的用户偏好、事实、任务结果 | 写入向量库/外部数据库 | 持久化，按需检索 |
短期记忆最实在：保留最近 6-10 轮完整对话。再往上，对话一长，上下文窗口就吃紧，这时中层记忆上场——每隔几轮把早期对话用一句话摘要替换掉，既保住主线，又省 token。LangChain 的 ConversationSummaryMemory、LlamaIndex 的上下文压缩都是这个思路。
长期记忆才是「越用越懂你」的关键：用户说过「我对花生过敏」「我负责华北区销售」这类事实，不该只活在当前会话里。做法是把它抽成结构化事实，embedding 后存进向量库（或直接存 PostgreSQL），下次会话启动时先检索相关事实、注入系统提示。这和 RAG 是同一套技术，只是检索对象从文档变成了「这个用户的历史」。
三个实操要点
第一，别把整个历史都塞进去：上下文不是越大越好，超长历史会稀释模型注意力，「 lost in the middle」是真实现象。该摘要就摘要，该外置就外置。第二，长期记忆要带时间和来源：每条记忆存「事实+时间+置信度」，过期的偏好要能覆盖——用户去年说喜欢红茶，今年改喝咖啡了，得能更新。第三，敏感记忆要能删：用户说「忘了我刚才说的」，长期记忆库里对应的条目得真能删掉，这是合规底线，不是可选项。
收束
记忆不是把对话历史堆进上下文，而是一套「什么该现取、什么该压缩、什么该外置」的分层调度。短期保流畅，中层保主线，长期保个性。三层账本理清楚，Agent 才从「金鱼记忆的聊天机器人」变成「记得你是谁、要干嘛」的真助手。
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