Agent记忆系统设计：短期、长期与工作记忆的工程实现

AI Agent的记忆系统类比人脑分为三层：短期记忆是当前对话上下文窗口内的所有消息，受token限制；工作记忆是Agent在当前任务中主动检索和写入的临时信息，通常用会话级向量数据库实现；长期记忆是跨会话持久化的用户偏好、历史决策和领域知识。

工程实践中最常被忽视的是记忆衰减策略——不加衰减的长期记忆会导致Agent反复引用过时信息。推荐方案：对每条记忆记录时间戳和访问频率，使用Ebbinghaus遗忘曲线计算衰减权重，在检索时优先返回高权重记忆。LangChain的BaseMemory和Mem0都提供了内置的衰减机制。