Agent 设计模式—记忆策略：八种 AI 记忆方案的原理与取舍

记忆是 AI 智能体的核心能力之一。本文剖析全量记忆、滑动窗口、相关性过滤、摘要压缩、向量数据库、知识图谱、分层记忆与类操作系统内存管理八种常见记忆方案的原理、特点与适用场景。

记忆（Memory）是AI智能体必备的能力之一。随着对话轮数与深度的增加，如何让AI智能体“记住”过去的上下文，是实现精准理解与个性化AI系统的关键。由于LLM存在上下文长度限制，如果不对记忆进行优化，长对话很容易带来两个问题：

遗忘早期信息，导致理解偏差
过度消耗大量计算资源与成本
尽管有Mem0等优秀的开源框架，我们仍然有必要从原理上来理解不同的Memory策略，这有助于在项目中评估、选择与实现最合适的Memory方案。本文将剖析8种常见的AI记忆方案，分析其原理、特点和场景，并用模拟代码帮助理解。