当前，AI智能体（Agent）持续受到广泛关注，然而许多智能体系统普遍存在一个显著短板——“健忘”问题，尤其在上下文较长时更为突出。这种缺乏持续、连贯记忆能力的缺陷，严重限制了AI智能体的发展潜力与实际用户体验。由于难以真正理解用户意图并维持深层次的上下文关联，提供高度个性化的服务也变得更加困难。

Memory是Agent系统中重要的组成部分，因此如何为AI智能体构建一个类人记忆系统，从而设计出类人智能体（Human-like Memory for Agents）使Agent具备长期且清晰的记忆，是当前Agent研究的一个热门方向。

— 1 核心工作流程 —

让Agent的每一次回答都不是一次性的、孤立的计算

本文介绍的便是一个类人记忆系统的架构设计，共分为三个层次，首先通过架构图了解整个系统的核心工作流程：

**1. 用户查询 (User Query)：**一切始于用户的输入。用户向AI智能体提出一个问题或指令。这可以是任何形式的交互，比如“上次我们讨论的项目进展如何了？”

**2. 调用记忆 (Access Memory)：**这是整个架构的魔法所在。Agent的核心由一个强大的大语言模型驱动。但它并非孤立地处理问题，而是首先连接到Memory记忆系统。它会检索与当前查询相关的历史对话、文档、实体关系等一切信息。

**3. 生成响应 (Generate Final response)：**在“回忆”起所有相关上下文之后，AI智能体将这些记忆与当前的用户查询结合起来，进行深度理解和推理，最终生成一个高度相关、充满上下文感知、且更加智能的最终响应。

这个流程确保了AI的每一次回答都不是一次性的、孤立的计算，而是基于不断积累和学习的知识库。而这个架构最精妙的设计，在于它模仿了人类记忆的加工方式，将原始信息层层递进，抽丝剥茧，最终形成结构化的知识和高度抽象的总结。

— 2.1 Level 1: EPISODES —

情节记忆层 - 原始数据

这一层是记忆金字塔的基石，负责记录所有未经处理的原始交互数据。它就像我们大脑中的“海马体”，负责短期存储我们经历的每一个具体情节。

**文档 (Documents)：**智能体读取过的所有外部文件，如PDF报告、网页、知识库文章等。

**对话 (Conversations)：**与用户之间的完整聊天记录，保留了最原始的交互上下文。

**JSONs：**结构化数据，可能来源于API调用结果或其他外部系统的数据。

作用：这一层保证了信息的完整性和可追溯性。所有的高级记忆都源于此，当需要核对事实或查找原始出处时，可以随时回溯到这一层。

— 2.2 Level 2: ENTITIES**—**

实体关系层 - 结构化知识

如果记忆只停留在原始数据，那就像拥有一座图书馆却不知道书在哪里、讲了什么。Level 2的作用就是对这些原始数据进行第一次提炼，构建一个结构化的知识图谱。

**实体 (Entities)：**系统自动从Level 1的数据中识别出关键的概念，如图中提到的“Alice”、“Bob”，也可能是项目名称、公司、地点等。

关系 (Relationships)：更进一步，它会分析并建立这些实体之间的联系。例如，系统能理解“Alice 管理 Bob”、“项目A 属于 团队B”这类关系。

作用：这一层将杂乱无章的信息转化为结构化的知识。智能体不再需要每次都全文检索海量文本，而是可以直接查询这个“关系网络”，快速找到关键信息点及其联系，极大地提升了信息检索的效率和准确性。

— 2.3 Level 3 COMMUNITIES —

社群摘要层 - 抽象概念

这是记忆金字塔的顶端，也是最高级的认知层。它在实体关系网络的基础上，进行更深度的聚类分析和模式识别，形成高度浓缩的摘要和见解。

**簇 (Clusters)：**系统会自动将关联紧密的实体和关系归纳成“簇”或“社群”。例如，所有与“Q3季度营销活动”相关的任务、人员、文档和讨论，会被自动聚合在一起，形成一个主题社区。

**摘要 (Summaries)：**对于每一个“簇”，系统能生成一个高层次的摘要。智能体只需读取这个摘要，就能迅速了解这个复杂主题的核心内容，而无需重新阅读所有底层细节。

作用：这一层赋予了智能体宏观洞察和快速理解复杂问题的能力。当用户问及一个跨越长时间、涉及多方的复杂项目时，智能体可以直接调用Level 3的摘要，迅速把握全局，并给出有洞见的回答。这好比我们人类能够对一段长期的经历（如“我的大学生活”）形成一个高度概括的印象。

— 3 为什么类人记忆系统架构如此重要？****—

AI智能体从“有用的工具”向“可靠的伙伴”转变

这种分层记忆架构不仅仅是一个技术概念，它为构建下一代AI智能体带来了四大核心优势：

**1. 深度上下文感知：**智能体能够记住长期的对话历史和用户偏好，让交流像和老朋友聊天一样自然流畅。

**2. 高度个性化：**通过不断学习和构建关于用户的“实体-关系-社群”模型，智能体可以提供真正量身定制的服务和建议。

**3. 强大的推理能力：**面对需要整合多方面信息才能回答的复杂问题，智能体可以通过其结构化的记忆网络进行推理，找到答案。

**4. 较高的检索效率：**从原始数据到抽象摘要的逐级提炼，使得信息检索过程从“大海捞针”变成了“按图索骥”，响应速度和资源消耗都得到了巨大优化。

结论

我们正处在AI智能体从“有用的工具”向“可靠的伙伴”转变的关键节点。而一个强大、持久、且能够不断演进的记忆系统，正是实现这一飞跃的核心。图中所展示的这种类人记忆架构，通过模仿人类从具体情节到抽象概念的认知过程，为我们提供了一个值得探索的思路。

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一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
  、、、

二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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