在自主搭建Agent以实现持续对话功能时，你是否遇到过这样的困扰：Agent应用显得不够智能，也缺乏人性化体验？比如说，一个投入生产环境的Agent系统，倘若没有记忆功能，那么每次与用户交互都如同从零开始——即使用户五秒前刚告诉过客服自己的名字，客服也会转瞬即忘；即便Agent在上次会话中帮用户解决了问题，再次交互时也毫无记录可查。

这类问题会引发一系列典型后果：

• 用户在交互过程中必须反复重复已说过的内容。
• Agent在连续对话的不同环节中会丢失上下文信息。
• 无法实现针对用户的个性化服务。
• 即便在同一会话里，Agent也不能从历史对话中提取任何有用信息。

而当Agent拥有记忆后，它便具备了情景感知能力，能够快速回想起用户之前的询问或告知的内容，在后续会话中也能记住用户的姓名和偏好。记忆作为一种存储机制，让AI Agent可以保存与用户过往交互的信息，从而保证对话的连续性，并随着时间的推移不断学习，优化交互效果。

1、记忆与工具、知识的差异

• 知识指的是Agent能够访问的静态信息，例如知识库中的内容或训练数据里的事实；而记忆则是动态的上下文，是Agent在与用户交互过程中存储的数据，像对话历史、用户偏好等。
• 工具能让Agent动态获取或计算信息，但工具本身不会记住这些结果供日后查询；记忆则通过保留Agent静态知识之外的相关细节，弥补了知识方面的不足。

2、为Agent集成强大记忆系统的优势

将强大的记忆系统融入Agent，能带来多方面的好处：

• 上下文留存：Agent可以进行连贯的对话或执行连贯的工作流程，无需重复所有细节就能回顾对话的先前部分，让多轮互动更自然、一致。
• 个性化服务：Agent能够存储用户的特定信息（如姓名、过往查询内容、偏好等），并利用这些信息为特定用户定制未来的响应。
• 持续优化：通过记住之前的运行结果和相关事实，Agent可以积累经验。久而久之，它能参考之前学到的知识改进决策，避免重复犯错。
• 多Agent协同增效：在多Agent“团队”中，记忆能让一个Agent利用另一个Agent在先前步骤中发现的信息，提升团队整体的协作效率。
• 任务连贯性保障：对于需要分步骤完成的复杂任务，记忆可以帮助Agent记住已完成的步骤、遇到的问题以及中间结果，确保任务按计划推进，不会因中断而从头开始。

3、记忆的具体类型

• 短期记忆：主要用于维持同一会话内的持续性和连贯性，确保对话在当前流程中不脱节。

• 长期记忆：用于在不同会话之间积累知识和经验，让Agent能够跨越会话周期，记住长期有效的信息。

• 实体记忆：专注于跟踪特定实体的信息，比如产品、人物、地点等，确保在之后引用这些实体时信息的一致性。

• 用户记忆：核心作用是实现个性化交互，会跟踪每位用户的详细信息，如年龄、职业、消费习惯等，以便为用户量身定制交互内容。

用户记忆、实体记忆、长期记忆和短期记忆各自有着独特的功能，共同帮助Agent记住并运用过去的信息。与单纯扩大大语言模型（LLM）的上下文窗口不同，这些记忆系统借助高效的存储和检索机制，极大地扩展了Agent的有效记忆空间，让Agent在处理复杂任务和长期交互时表现得更为出色。

4、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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5、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

6、大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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