上一周我们让智能体具备了“思考能力”——可以调用工具、串任务、做链式推理。本周我们继续给智能体升级：让它不再“失忆”，甚至慢慢学会“懂你”。

智能体真正从“能聊天”进化到“好用”，关键能力只有两个字：

记忆 + 个性化

没有记忆的智能体，就像每次对话都刷新了一遍世界；没有个性化的智能体，永远停留在“通用答案”层面，无法对接真实业务场景。

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一、为什么智能体需要记忆？

你应该遇到过这种体验：

你告诉它：

我喜欢喝美式，不要糖。

五分钟后再问：

给我推荐一杯咖啡

结果它又重新推荐一堆拿铁、卡布奇诺甚至甜品咖啡。

这就是典型的 无记忆智能体 —— 事实上，它根本不知道你“是你”，也不知道你说过什么，更别谈偏好了。

在任何真实产品中，只要涉及用户交互，都离不开记忆系统：

✔ 推荐
✔ 助理
✔ 搜索
✔ 办公
✔ 辅助决策
✔ IT支持
✔ 电商问答

如果没有记忆，用户体验基本崩掉。

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二、记忆能力的三个层次

要让智能体具备“会记住你”的能力，一般要经历 3 层升级：

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（1）短期记忆：上下文与状态

这是最基础的一层，也是目前 LLM 最常用的记忆方式，通过将历史对话塞进上下文窗口。

使用短期记忆可以解决：

✔ 多轮指代
✔ 状态保持
✔ 对话一致性

示例：

用户：

我周五去上海出差

之后问：

帮我订一下酒店

系统必须能关联“上海” + “周五”，这就是上下文能力。

但短期记忆有两个致命限制：

❌ 超过窗口就遗忘
❌ 关掉会话就失忆

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（2）长期记忆：可持久 & 可检索

这层能力一般通过：

Embedding + 向量库（Vector DB）+ 检索器（Retriever）

来实现，可用于：

✔ 用户偏好
✔ 私有知识
✔ 产品文档
✔ 行为记录
✔ 历史任务

举例：

第一次对话：

“我喜欢美式，不要糖。”

写入向量库。

第二次对话：

推荐咖啡？

系统从记忆检索出：

→ 用户喜欢“美式 + 无糖” → 给出个性化结果

这种能力就是你在 Notion AI、Claude、Rewind、Cursor 等工具里体验到的所谓 长期记忆系统。

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（3）个性化理解：画像与风格适配

这是记忆能力的最终形态。

真正的智能体并不是只“记住你说了什么”，而是要能“学会你是谁”。

个性化涵盖三个方向：

① 用户画像（User Profile）

包括：

• 兴趣偏好

• 行为习惯

• 历史记录

• 角色身份（比如：销售 / 程序员 / 学生）

② 响应策略（Style Adaptation）

例如：

同样问：

推荐一部电影

A 用户喜欢科幻 → 推荐《银翼杀手》
B 用户喜欢爱情片 → 推荐《爱乐之城》

甚至还能匹配语气：

• 正式

• 商务

• 技术

• 可爱

• 幽默

③ 动态更新

用户画像不是静态字段，而是可学习的。

类似推荐系统，但加了一层自然语言与行为的结合。

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📸 插图位

即梦提示词：

拟人化AI助手正在记录用户偏好和记忆，透明数字笔记本，柔光，未来科幻但温和风格，强调“懂你”的意象

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三、在扣子平台如何实现最小闭环

对于实操落地，我们把能力拆成两条链：

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链 1：写入链（记忆写入）

事件触发 → 分析 → embedding → 写入向量库

示例触发：

✔ 用户自述偏好
✔ 用户身份信息
✔ 日程信息
✔ 任务执行历史

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链 2：读取链（记忆检索）

用户提问 → 检索向量库 → 合并上下文 → LLM 输出

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这种结构可以适配：

✔ 助理
✔ 电商
✔ 日程
✔ 客服
✔ 推荐
✔ CRM
✔ 教辅
✔ 企业系统

非常具有通用性。

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四、小案例：咖啡偏好记忆

第一次聊天：

我喜欢喝美式，不加糖。

系统写入偏好。

第二次：

给我推荐咖啡

输出示例：

基于之前你说喜欢美式不加糖，我给你推荐冷萃美式和美式冰咖啡，口感清爽且无糖。

这就是“从能聊 → 懂你”的体验差异。

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📸 插图位（案例图）

即梦提示词：

抽象艺术图像，大脑形状由数据、节点、记忆碎片组成，连接线条表达长期记忆与个性化的关联，风格艺术但科技感保留

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五、总结

本周我们让智能体获得第三项关键能力：

记忆 + 个性化 → 让智能体从“能用”变成“好用”

到这里我们完成了：

✔ 能聊天
✔ 有输入输出
✔ 能调用工具
✔ 能理解任务
✔ 能记住你
✔ 能为你适配输出

下一周我们将让智能体具备第四项真实落地能力：

从个体到场景：让智能体适配角色与业务流程

— 敬请期待第 5 周。

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