前面写过两篇文章：《Agent会“降智”，救治方案和经验" data-itemshowtype="0" linktype="text" data-linktype="2">驯服上下文：为什么开发的AI Agent会“降智”，救治方案和经验》、《为什么AI Agent会“重复犯错”？治愈失忆的解药是能自我进化的“经验工程”》，聊了聊现在做 AI Agent 开发会遇到的一些头疼问题，比如它们为什么会“变笨”，为什么总“重复犯错”。
今天我们进一步谈谈，如何为AI Agent设计一个结构化的记忆系统。一个像人脑那样既有分类分层记忆、不仅能“记录”，更能“理解”、“反思”和“借鉴”的认知架构。
最近正好读了三篇相关的技术论文，觉得很有意思：
第一篇是 MIRIX AI 团队的《MIRIX: Multi-Agent Memory System for LLM-Based Agents》，他们模仿人脑，设计了六个不同的“记忆组件”和一个管理团队，让 AI 能长期、多样地记住你的信息，还有点初步的总结能力。
第二篇是 Zep AI 团队的《ZEP: A TEMPORAL KNOWLEDGE GRAPH ARCHITECTURE FOR AGENT MEMORY》，他们搞了个带时间戳的知识图谱，让 Agent 的记忆不再是静止的，而是能跟着时间动态变化。
第三篇是耶鲁、OPPO 这些团队一起写的《AGENT KB: Leveraging Cross-Domain Experience for Agentic Problem Solving》，他们想让 AI 像个专家一样，能“借鉴经验”，解决一个问题后，下次遇到类似的就知道怎么抄近路了。更牛的是经验的跨域共享和动态进化，我把它归结为“经验工程”。
所以，我试着把这三篇论文里最精华的想法给串起来，攒成了一个三层记忆的认知架构。目的就是想给 AI Agent 装上一个真正好用的大脑，不仅让它能“记住”，还能让它慢慢形成“自我认知”，讲出有深度的故事，最后还能用上所有人的智慧。
这个三层记忆架构，每一层干的活儿都不一样，但它们得配合起来才行。
第一层：个体基础记忆层，只属于你的资料库
这个想法主要来自 MIRIX。 你可以把它想成 AI 大脑里专门给你建的档案柜。它会把你的一切信息都原封不动地存起来，比如你们的聊天记录、你的习惯、你发给它的文件等等。这是后面所有聪明操作的基础。 主要功能就是：把所有东西都保真、分好类地记下来。 第二层：深度洞察记忆层，把零散信息连起来
这个想法主要来自 ZEP。 这层就不只是记录了，它更像是 AI 的“思考区”。它会翻看第一层资料库里的原始信息，然后开始反思、推理，把所有零散的点连成一张动态的、带时间戳的个人知识网。 主要功能就是：形成长期记忆，搞明白事情的前因后果，还能举一反三。 第三层：集体经验记忆层，大家的经验教训
这个想法主要来自 AGENT KB。 这一层像一个公共的“经验库”。它收集了无数 Agent（包括它自己）在解决各种问题时，哪些方法成功了，哪些失败了，然后把这些经验总结成通用的“方法论”。 主要功能就是：提供解决问题的“捷径”和“最佳实践”，让经验能被传承下去。
这三层不是简单地堆叠在一起。资料库提供的是“食材”（原始信息），深度洞察层把“食材”做成“美味佳肴”（你的专属洞察），而经验库则提供了全世界的“高级菜谱”（最佳策略），告诉 AI 怎么才能做得又快又好。
下面，我们就一层一层拆开来看看。
第一层（个体基础记忆层）：只属于你的资料库 - 存下关于你的一切
这层的设计思路就是从 MIRIX 论文里来的，核心就是模仿人脑，给不同类型的记忆分不同的区。它不是一个乱糟糟的硬盘，而是一个由好几个专业的“记忆盒子”和一队“管理员”组成的系统。
六个记忆盒子：大脑里的不同抽屉
这层的核心是六个设计好的记忆盒子，每个盒子只存一种特定的信息，这样找起来就快，也不会乱。而且这些盒子本身就带有一些结构，所以第一层自己就有了一点智能。
1. 核心记忆 - 关于“你”和“我”的基本设定
存的是最稳定、最重要的信息。 里面又分两块： - “我”是谁：定义 AI 自己的身份和原则。比如：“{
名字: '小旅',角色: '你的旅行规划师',性格: ['贴心', '懂得多'],目标: '帮你规划完美的旅行'}"。这是它一切行动的出发点。 - “你”是谁：存关于你基本不变的事实。比如：“{
用户名: '李明',职业: '建筑设计师',习惯: {'座位': '靠窗', '酒店风格': '精品设计酒店'},过敏源: ['花生']}"。 - 它会自己总结：如果关于你的信息太多，它不会傻乎乎地全列着。比如你总说“不喜欢人多的地方”、“爱逛小巷子”，它可能会自己总结出一条新的偏好：“
旅行风格: '喜欢深度游，避开游客'”。这样核心记忆就很精炼。
2. 情景记忆 - 带时间戳的“发生过的事”
记录你们之间具体发生过什么事，所有的事件日志。 每条记录都是一个结构化的东西，比如：“{ 事件: '用户提问',时间: '2025-07-15 15:02',谁: '李明',大概内容: '问去京都看枫叶的最佳时间',细节: {'提到地点': ['岚山', '清水寺']},推测心情: '很期待',详细日志: '......' }"。- 它有初步理解：这里的“大概内容”和“推测心情”就是一种简单的总结。它从聊天记录中试着去理解你们聊了什么，你当时可能是什么感觉。
3. 语义记忆 - 你个人的“维基百科”
存的是从聊天里提炼出来的各种知识和事实。 它像一个知识库，里面都是“A和B有C关系”这样的条目，而且是分好层的。比如，关于你的旅行偏好可能是这样存的：“ 旅行主题->历史文化->去过的地方->罗马”。点开“罗马”，里面还有更详细的信息：“罗马: {标签: ['古迹', '美食'],最佳季节: '春秋',你的评价: '很喜欢'}"。- 知识能自己生长：有了这个层级结构，新知识就能自动归类。比如 AI 第一次听说“马丘比丘”，它会把它放到“
旅行目的地->南美洲->历史遗迹”下面，而不是让它孤零零地飘着。
4. 程序记忆 - 可以一步步执行的“操作手册”
存的是怎么去完成一个特定任务的步骤。 它不是一段描述，而是一个机器能看懂并执行的脚本。比如：“{ 类型: '任务流程',名称: '标准国际机票预订流程',步骤: [{'第1步': '搜索航班', '参数': {'目的地': '...', '日期': '...'}}, {'第2步': '验证用户护照信息', '参数': {}}, ...]}"。- 技能可以复用：复杂的流程可以拆成很多小流程。比如“订酒店”这个小流程，在“规划周末游”的时候能用，在“安排出差”的时候也能用。
5. 资源记忆 - 你给它的文件，都加了索引
存你给它的完整文件，比如护照扫描件、旅行照片、攻略文档。 它不是简单地把文件列表放着，而是给每个文件都建了个详细的“索引卡”。比如，一份签证PDF的索引可能是：“{ 文件名: '我的日本签证申请表.pdf',类型: 'pdf',内容摘要: '包含个人信息、行程和酒店预订单...',提取出的信息: ['护照号 G123456', '东京帝国酒店', ...]}"。- 能快速看懂文件：有了“内容摘要”和“提取出的信息”，AI 就不用每次都从头读一遍长长的文件了，扫一眼索引卡就知道这文件大概是讲啥的，处理起来快多了。
6. 知识金库 - 加了密的“保险箱”
用最高的安全级别存护照号、信用卡信息这类敏感数据。 里面的东西都是加密的，而且每条记录都有严格的“访问权限”。比如：“{ 类型: '护照信息',所有者: '李明',加密数据: 'encrypted(...)',敏感级别: '高',谁能用: ['李明本人', '订机票那个流程']}"。- 权限是动态的：访问权限不是写死的，而是跟某个“流程”挂钩。意思就是，只有在执行“订国际机票”这个流程时，护照信息才会被临时拿出来用一下，用完就锁回去。这样安全多了。
这六个盒子一起工作，就给 AI 建好了一个关于你的、全面又安全的资料库。
管理团队：指挥记忆系统的运作
光有盒子还不够，还得有个管理团队来决定东西往哪儿放、怎么取。MIRIX 的设计里就有这么一个团队，由 8 个智能体组成。
- 1个总管（元记忆管理器）：整个团队的老大。
- 6个部门经理（记忆管理器）：一个经理管一个记忆盒子。
- 1个客服（聊天智能体）：直接跟你聊天的那个。
这个团队主要干两件事：更新记忆和查找记忆。
更新记忆流程当你说句话，或者传张图，这个流程就开始了：
- 接收信息：客服收到你的输入。
- 老大分析：信息被送到总管那儿。总管扫一眼，就知道这是闲聊、指令，还是敏感信息。
- 分发任务：总管根据分析结果，把任务派给一个或多个部门经理。
比如，你说：“我下个月要去法国，帮我查查机票，我护照号是 G12345678。” 总管就会把这事儿分派给： 情景记忆经理：记下“下个月要去法国”这件事。 程序记忆经理：把“查机票”列为待办事项。 知识金库经理：把护照号安全地存进保险箱。同时开工：各个经理收到任务后，同时把信息写进自己的盒子里，效率很高。
- 汇报：写完后，都跟总管说一声。
- 完成：总管收到所有“搞定”的信号后，整个更新就结束了。 查找记忆流程
- 收到问题：客服收到你的问题，比如：“我上次去海岛度假是啥时候？”
- 大概搜一下：客服先在所有六个盒子里快速、粗略地搜一遍。目的不是找精确答案，而是捞点相关的线索。
- 精确定位：客服结合你的问题和粗搜的结果，判断出答案最可能在哪个盒子里。
对“我上次去海岛度假是啥时候？”这个问题，它会判断情景记忆最相关。 - 选对工具：然后客服会用最合适的方法去那个盒子里精细地查找。
- 整合回答：最后，客服把找到的详细信息整合一下，用自然的话告诉你：“根据我的记录，你上次去海岛度假是2023年夏天，去了泰国的普吉岛。”
- 顺便更新（如果需要）：如果你说“不对，那次是出差”，客服可以直接跟情景记忆经理沟通，把那条记录修正过来。
知识图谱：就是用点（代表人和物）和线（代表关系）来表示知识。比如，“李明”- [喜欢] ->“历史古迹”。这样 AI 就能像人一样，在不同概念间建立联系。在这个图谱中，点之间的连接权重，不仅仅基于直接的逻辑关系，还会受到共现频率、时间邻近性、情感强度（从第一层的情景记忆中推断）等多种因素的影响。
双时态：这是 ZEP 设计最妙的地方。在它的知识图谱里，每一条“线”（关系）都记了两个时间：
事件时间（Valid Time）：这件事在现实世界里是什么时候发生的。
系统时间（Transaction Time）：系统是什么时候知道这件事的。这样做的好处是，AI 能分清“客观事实”和“它的认知”。
举个例子，你说：“我从2020年就想去冰岛，但今年突然对热带雨林感兴趣了。”
AI 就能很清楚地记录下这个变化。
简单说，就是它不仅知道“是什么”，还知道“从什么时候开始”以及“到什么时候结束”。
你可以问：“他现在最想去哪里旅行？” AI 会查找事件时间。 你也可以问：“我当时以为他最想去哪？” AI 就会查找系统时间。 在普通的知识图谱里，关系可能是： (李明) - [喜欢的旅行主题是] -> (历史古迹)。在这个带时间轴的知识图谱里，关系会更丰富： (李明) - [喜欢的旅行主题是, 事件时间 从: 2018-01-01, 到: 2023-12-31， 系统时间 从: 2018-01-01, 到: 2023-12-31] -> (历史古迹)。同时，可能还有另一条：(李明) - [喜欢的旅行主题是, 事件时间 从: 2024-01-01, 到: 现在， 系统时间 从: 2024-01-01, 到: 现在] -> (自然风光)。- 接收新信息：它会一直看着资料库里的核心记忆、情景记忆有没有增加新东西。
- 提取关键信息：从聊天上下文里把关键实体揪出来。比如从“我下周要去巴黎的卢浮宫”里提取出“巴黎”和“卢浮宫”。
- 消除歧义：搞清楚这次说的“维也纳”，是指奥地利首都，还是个酒店名字。
- 找出关系：识别实体之间的关系。比如从“我喜欢潜水”里提取出
(我) - [喜欢] -> (潜水)。 - 打上时间戳：给新找出的关系标上时间，这样就知道这个关系是什么时候开始的。
- 更新旧关系：如果新关系和旧的冲突了，比如你今天说“我现在不喜欢跟团游了”，它就会找到以前那条
(用户) - [偏好] -> (跟团游)的关系，然后把它标记为“已结束”，再新建一条(用户) - [偏好] -> (自由行)的关系。 - 发现兴趣圈：它会发现图谱里有些东西总是一起出现。比如“日本旅行”这个点，可能跟“东京”、“温泉”、“寿司”这些点联系很紧密。它会自动把这些圈成一个“兴趣圈”，并给个总结。这样它就能宏观地了解你的兴趣领域。
睹物思情：假设知识网里有这么几条关系：
(你) - [在...度蜜月, 时间: 2019-08-10] -> (圣托里尼岛)(圣托里尼岛) - [在] -> (希腊)(你妻子) - [一起度蜜月, 时间: 2019-08-10] -> (圣托里尼岛)某天你跟 AI 说“我想找个安静的海岛放松一下”，它不只会给你列一堆热门海岛。它会顺着知识网联想到，“希腊海岛”跟你的“蜜月回忆”有关。它可能会很巧妙地回应：“好的。说到安静的海岛，希腊那边不错。比如圣托里尼，那里的日落很美，很多人都在那儿留下了美好回忆。你想重游故地，还是探索些新地方呢？”
听曲思人：再比如，假设你每次和好朋友“Cathy”视频聊天的时候，都喜欢放同一首爵士乐当背景音乐（AI能听到并认出这首歌）。慢慢地，AI 就会在它的知识网里，把“和 Cathy 聊天”这件事，跟“这首爵士乐”这条线给连起来。时间长了，这条连接会变得很强。所以，某天你一个人在家放起这首歌时，即使 Cathy 根本不在，AI 知识网里跟这首歌连着的最强的那个点——“Cathy”——就会被点亮。这时候，AI 也许就会很自然地问一句：“这首曲子让我想起了 Cathy，你们最近还好吗？”
- 在后台默默整理：它就像个园丁，定期在后台从资料库里拿新“材料”，然后提取信息、建立联系，不断维护这张知识网。这事儿在后台做，就不会影响你跟 AI 聊天时的速度。
- 回答复杂问题：当客服（第一层的那个）遇到需要深度思考的问题时，比如“根据我这几年的旅行风格变化，推荐个今年的年假目的地吧”，它就会把问题转给这个管理员。管理员会在知识网上进行复杂的分析，结合你不断变化的兴趣、不同兴趣圈之间的联系，由搜索 -> 重排 ->构造三个步骤给你一个非常有洞察力的个性化建议。
- 收集操作记录：系统会收集大量 AI 在解决各种旅行规划任务时的完整操作记录。可以是同一个 Agent，也可以是不同类型，可以从第一层情景记忆中收集，也可以是其他方式。每一步想了什么、用了什么工具、结果怎么样，都记下来了。
- 找出规律：一开始需要人来分析那些失败的记录，看看大家常掉进什么坑里。比如，“订欧洲火车票时，没考虑到不同国家的铁路网站不互通”、“订廉航机票，忘了算行李费”。
- 生成模板：找到这些规律后，系统就用一个 AI 驱动的经验生成器，把乱糟糟的原始记录，变成结构化的、标准的经验单元。
问题模式：描述“这是个什么样的问题”。不是具体的问题，而是对问题类型的概括。比如，“欧洲多国火车旅行规划”、“带小孩长途飞行的方案”。
目标：说明这个问题要达成的最终效果。比如，“生成一张无缝衔接的火车行程表”、“提供一个能订到婴儿摇篮的航班组合”。
解决方案轨迹：这是经验单元的核心，就是总结出来的“方法论”或“操作步骤”。它只说“该干什么”和“为什么这么干”，不涉及具体的代码。比如：
- “第一步：先用
Rail Europe这种聚合平台规划大概路线。” - “第二步：再去各个国家的铁路官网（比如德国DB）分别比价和订票，通常更便宜。”
- “第三步：检查所有车票是不是需要强制预定座位。”
- “第四步：把所有票整合到一份行程单里。”
适用场景：说明这个经验适合什么情况，比如是家庭游还是背包客，是旺季还是淡季。
相关经验：说明这个经验和其他经验的关系，比如“是某个经验的简化版”。
学生 Agent - 领个大方向：
学生 Agent 先分析任务，知道这是个“首次日本多城市自由行规划”的问题，目标是“做一份省钱、高效的行程”。 然后它拿着这个“问题模式”去经验库里搜。 - 经验库
会返回一个匹配度最高的“解决方案”。这就像一个新手规划师，先找到了一个“日本首次自由行标准流程”。这个流程给了它一个宏观的指导：“第一步，研究要不要买JR Pass；第二步，规划‘东京-京都-大阪’黄金路线……” 老师 Agent - 全程监督和细节提醒：
学生开始执行第一步，老师就在旁边盯着它的每一步操作。 老师不只是看，它会根据学生正在做的事，预判这里可能会有什么坑。当学生正在研究 JR Pass 时，老师就会以“购买JR Pass”为关键词，去经验库里搜更细致的“小技巧”或“注意事项”。 老师把搜到的小技巧提炼成具体的指令给学生。比如，它会提醒学生：“注意！经验库里说，不是所有人都适合买JR Pass。如果行程大部分时间都在东京市内，单买票可能更划算。你先用工具算一下用户行程的总票价，再跟JR Pass比比。” 学生 Agent - 听取指导并修正：
学生听了老师的提醒，就避免了盲目购买 JR Pass 的错误，转而去做更精细的计算，最后给用户提供了更合适的方案。 - 总结新经验：这是生态的“食物来源”。
- 使用经验：就是师生模式，让经验产生价值。
- 更新经验：如果一个 AI 用了更好的新方法解决了问题，这个新方法就会被总结出来，更新甚至替换掉旧的经验。
- 淘汰旧经验：对于那些很少被用，或者已经过时的经验，系统会定期清理，保持知识库的新鲜。
- 进化出元经验：系统还能分析很多相关的经验，把它们融合成更通用的“元经验”，比如从“欧洲火车攻略”和“日本新干线攻略”中提炼出“全球铁路旅行通用规划原则”。
- 跨域共享经验：最终，这个经验库可以是一个跨域、共享的平台，不同的 AI Agent都可以往里面贡献经验，也从中获取经验，实现所有 AI 的共同进步。
- 核心记忆里写着：“李明，35岁建筑设计师，对美学有高要求，花生过敏。”
- 语义记忆里有很多他提过的概念：“对‘文艺复兴艺术’很感兴趣，是导演‘科波拉’的影迷，超爱《教父》。‘摄影’是他的主要爱好。”
- 情景记忆里有最近的记录：“上周看了一部关于‘托斯卡纳’的纪录片后，他说‘这里太适合拍照了’。日历显示他今年10月有两周年假。”
- 资源记忆里有个他几个月前存的PDF：“常用意大利语短语”。
- 关联挖掘：知识网很快就把
(电影《教父》)和(西西里岛)这个地点连了起来。一个普通攻略里不常有的地方，就这么出现了。 - 联想的火花：在知识网的深处，它发现了一条很久以前的记忆链，从一个2015年的情景记忆开始：
(李明) - [和...聊天] -> (前女友张悦)，聊天内容里提到他们共同的梦想——“将来一定要一起去‘五渔村’看日落”。虽然这段关系早就结束了（关系线上有时间戳标记），但“五渔村”这个地方，和一个强烈的情感记忆绑在了一起。 - 发现变化：它还注意到，李明几年前旅行住的都是“青旅”，但最近一年出差订的全是“精品设计酒店”。这说明他的消费习惯和审美都变了。
学生 Agent 向经验库提问，问题模式是“结合艺术、电影、摄影主题的意大利深度游规划”，场景是“10月份、中高端、可能自驾”。
获取宏观经验：经验库返回了一条高分经验：“1. 罗马和佛罗伦萨之间坐高铁，比飞机划算。2. 玩托斯卡纳最好是租车自驾，但一定要躲开ZTL（限行区）。3. 10月去乌菲兹美术馆人少，但票必须提前一个月在官网订，不然排队几小时。4. 西西里岛公共交通不方便，最好包车...”
老师 Agent 开始全程监督。当学生 Agent 规划到托斯卡纳自驾时，老师 Agent 立刻从经验库里找到一条相关的避坑技巧：“警告：托斯卡纳古城ZTL罚款超高！经验说，最好租带ZTL规避功能的车，而且酒店订在城墙外走路能到的地方，能省一大笔停车费和罚款。”
当你问问题时，这个流程就开始了，比更新要更聪明一点：
通过这么一套分工明确的架构，资料库这一层不仅存了信息，还保证了存得有序、找得快，给 AI 打下了一个扎实的记忆基础。
第二层（深度洞察记忆层）：把零散信息连起来 - 从记住、理解到联想
如果说第一层解决了“记住什么”的问题，那这一层就是要解决“理解什么”的问题。这层的想法主要来自 ZEP 论文，他不是重复记录第一层已有的信息，而是在第一层丰富的结构化记忆之上，进行深度的、跨组件的合成、关联与推理。他将那些看似孤立的“记忆碎片”，用因果和时间编织起来，最终形成一张动态的、能看出门道的个人知识网。
核心是个带时间戳的知识网
这层的核心，是个叫时态知识图谱的东西。我们拆开看：
再举个例子：
就是这两个小小的时间戳，让 AI 明白了 “变化”。它知道你的喜好会变，所以给你的建议也会与时俱进。
这张图谱的“养料”，主要来自第一层资料库里的情景记忆和语义记忆。你可以认为这一层是对第一层核心记忆、情景记忆、语义记忆的连接、反思和深层理解。
怎么把信息变成洞察
这层不会直接存聊天记录，而是有一套流程，把原始信息提炼成结构化的知识。
怎么用这张知识网
有了这张网，AI 的能力就完全不一样了。
把不同类型的记忆串起来：
以前，核心记忆（个人偏好）、情景记忆（发生过什么事）和语义记忆（这是什么东西）是分开的。但在这层，它们被连起来了。比如，资料库的情景记忆里有“你上周末去了一家土耳其餐厅”，语义记忆里有“土耳其是个历史悠久的国家”。这层就会在知识网里加一条线，把“去餐厅的经历”和“土耳其这个国家”连起来。下次你问“我最近对哪个国家感兴趣？”，它就能从这次吃饭的经历，猜到你可能对土耳其感兴趣。
实现联想（睹物思情和听曲思人）：
这是这层最神奇的地方。因为知识是网状的，一些看起来不相关的事也能被串起来。
这种能力让 AI 的对话一下就有了人情味。
有个专门的管理员
为了管好这张复杂的知识网，我们专门设了一个深度洞察管理器。它干两件事：
有了这一层，AI 才算真正开始“思考”。它不再是被动地记东西，而是主动地去理解你，洞察你话语背后的深层含义。
第三层（集体经验记忆层）：大家的经验教训 - 站在所有人的肩膀上
一个人再聪明，经验也有限。如果一个 AI 犯过的错，还得让成千上万个别的 AI 再犯一次，那就太浪费了。第三层集体智慧经验库的目标，就是让 AI 能从所有人的智慧里学习，不再单打独斗。
这层的想法主要来自 AGENT KB 论文，他们搞了一套方法，把一次次的具体操作，总结成通用的“方法论”，我把它归纳为“经验工程”，这在《为什么AI Agent会“重复犯错”？治愈失忆的解药是能自我进化的“经验工程”》一文中也有深入探讨。
经验是怎么被总结出来的
这个经验库的基础，叫经验单元。它不是简单的聊天记录，而是对一次完整的“解决问题过程”的总结和提炼。
总结的过程经验单元的产生，就是个从“个例”到“通则”的过程：
每个总结出来的经验单元都遵循一个标准结构，这样才方便查找和使用。
示例，一个经验单元：
{ "问题模式": "欧洲跨国火车票预订成本过高或路线不优", "目标": "找到成本最低且换乘最合理的火车票组合", "解决方案轨迹": [ "使用聚合平台（如 Omio、Trainline）进行初步的跨国路线和时刻规划", "对长途或关键路段，分别查询各国铁路官网（如德国DB、法国SNCF）进行比价", "检查关键路段（如高铁、夜车）是否需要强制预订座位，并单独完成预订", "整合所有分段车票，生成统一的行程单" ], "适用场景": "领域：旅行规划，场景：欧洲自由行，难度：中级", "相关经验": "类似任务：廉价航空多段航程组合、日本铁路周游券（JR Pass）性价比计算"}通过这个过程，海量的、一次性的操作记录，就变成了宝贵的、能反复使用的智慧。
怎么使用这些经验：老师和学生模式
怎么让 AI 高效地用这些经验呢？AGENT KB 论文提了一个很妙的师生模式。关键是，老师不是等学生犯错了才出来，而是在整个过程中一直在旁边看着、指导着。
假设一个 AI 接到个新任务：帮一个用户规划第一次日本自由行。
这个师生合作的模式，把宏观的战略（学生搜来的）和微观的技巧（老师实时提醒的）结合了起来，最大的好处就是大大减少了无效的试错。AI 不用再自己去撞南墙了，而是出发前就拿到了地图，每个路口还有导航员实时提醒。
经验工程：一个能自己变强的生态
这个经验库不是一成不变的，它是一个能动态进化的生态。
有了这一层，AI 才算真正学会了“传承”和“借鉴”。它不再是一个孤独的探索者，而是站在所有前人的智慧之上。
终极示例：看看 AI 旅行规划师能有多神
好了，我们把这三层合起来，看看一个拥有这种记忆系统的 AI 旅行规划师“小旅”是怎么工作的。
开始：一个简单的想法
李明对小旅说：
“嘿，我想去意大利旅行，帮我规划一下吧。”
一个普通的 AI 可能会直接给你一个网上抄来的“罗马-佛罗伦萨-威尼斯”十日游。但小旅不一样。
第一步：翻开你的专属资料库 - “我记得你......”
小旅收到请求后，立刻去第一层资料库里翻看关于李明的所有信息。
初步画像形成：
这已经不是一个简单的“意大利旅行”了，而是一个非常具体的需求：“给热爱文艺复兴艺术、喜欢《教父》、想在10月去摄影的建筑设计师李明，规划一个两周的意大利行程。”
第二步：开始深度洞察 - “我懂你......”
这个初步画像被交给了第二层，深度洞察层的管理员开始在李明的个人知识网上深挖。
思考变得更有人情味：
AI 心里的计划变得更复杂了：“行程里得有西西里岛，满足他对《教父》的热爱。五渔村是个有特殊意义的地方，我可以把它作为一个可选项提出来，让他自己决定要不要去。住宿标准得是精品设计酒店，才符合他的身份。”
第三步：查阅大家的经验教训 - “我教你......”
现在，小旅已经很清楚要“为谁规划”和“规划什么”了，但“怎么规划得最好”，还需要经验库的帮助。
最终的规划指令成型
到此，小旅已经准备好了一份极其详尽的“提示词”，用来交给底层的大语言模型生成最终的规划。
# 角色和目标
你是个顶级的旅行规划专家，正在帮一个叫李明的客户做一个两周（10月）的意大利深度游。你的目标是做一个详细、贴心、能直接用的每日行程。
# 客户画像
- **身份**: 35岁建筑设计师，审美要求高。
- **兴趣**:
- 文艺复兴艺术：行程要重点安排佛罗伦萨，给乌菲兹美术馆留足时间。
- 电影《教父》：行程必须有西西里岛的相关地点。
- 摄影：要考虑托斯卡纳的田园风光，给日出日落的“黄金时间”留出拍照空档。
- **预算和风格**: 中高端，住精品设计酒店。
- **个人历史**:
- 五渔村对他有特殊意义（和一段旧恋情有关）。把它设计成一个可选项，可以去一两天，描述的时候巧妙地提一下那是个适合独自回忆或创造新记忆的地方，让他自己选。
- **健康提醒**: 他花生过敏，推荐餐厅时要特别注明，并附上一句意大利语的“我对花生过敏”（"Sono allergico/a alle arachidi"）。
# 执行方法和最佳实践
- **交通**:
- 大城市之间（罗马-佛罗伦萨）坐高铁。
- 托斯卡纳必须安排自驾。租车方案要说清楚包含全险和ZTL规避功能。行程里要标出推荐的城外停车场。
- 西西里岛建议包车或跟小团。
- **门票**:
- 乌菲兹美术馆和梵蒂冈博物馆的票，要在行程里标明“必须马上去官网预订”，并附上链接。
- **小提示**:
- 提醒他带上自己存的“常用意大利语短语”PDF，并建议装个离线翻译APP。
# 输出格式
根据以上所有信息，生成一份详细的每日行程规划（注：提示词中黑色文字来自第一层记忆、蓝色文字来自第二层记忆、红色文字来自第三层记忆）
最终的输出
当语言模型拿到这份具体到发指的指令后，它生成的结果，绝对不是网上那些千篇一律的攻略能比的。那会是一份充满了理解、洞察和专业建议的完美行程：佛罗伦萨的安排会细致到哪个美术馆值得逛半天；托斯卡纳的自驾路线会标出最佳拍照点和安全停车区；西西里岛的描述会巧妙地融入《教父》的元素；而关于五渔村的建议，则会写得温暖又有分寸，给他充分的选择空间。
这，就是一个拥有三层记忆大脑的 AI 能做到的事，一种真正的“智能”。
从记住，到理解，再到借鉴
从第一层的精细记录，到第二层的深度洞察，再到第三层的集体智慧，我拼出来的这个三层记忆架构，给如何实现一个好用的 AI Agent 记忆系统，画了一条还算清晰的路。
有了这个架构，AI 就不再是个冷冰冰的问答工具了。
它会有连续的记忆，记得你的过去，理解你的现在。 它会有深刻的洞察，能发现你没说出口的需求和渴望。 它会有集体的智慧，不断学习别人的成功经验，给你最靠谱的方案。
这不只是技术上的进步，更可能重塑我们和 AI 的关系。当然，这条路还很长，数据隐私、经验质量怎么控制等等问题都还在。但通往真正懂你的、聪明的 AI 的那扇门，好像已经被推开了一条缝。门后的世界，我觉得值得我们去期待。
致谢：引力城智能技术院的何总，在本文成文的过程中提供宝贵的参考材料和建议。
#智能体 #Agent #认知架构 #记忆系统 #经验工程 #知识图谱 #上下文工程 #提示工程
