1.langchain上下文与记忆之概述

发布时间:2026/11/9 12:14:53
1.langchain上下文与记忆之概述 前八章我们让 Agent 学会了思考(模型)、行动(工具)、约束(中间件)。但还有一个致命缺陷:它没有过去。这一章我们给它补上"记忆",让它从"每次都初次见面"升级为"越用越懂你"。一句话区分:Static Runtime Context 是"这次调用你是谁"(运行时注入,模型不一定看到);Short-term Memory 是"这轮聊了什么"(messages,必须进 token);Long-term Memory 是"关于你,我长期知道什么"(Store,按需取回才进 token)。本章阅读路线(建议按顺序)第 1 章建立心智模型:上下文工程是什么、三种上下文类型各解决什么问题。第 2 章动手做短期记忆:先让它记住,再谈怎么"忘"(裁剪/删除/摘要)。第 3 章进阶长期记忆:Store 的put/get/search三件套 + 在工具与中间件里访问。第 4 章收尾:把 user_id 这类"每次调用不变"的信息从代码里解耦出来。1.1 为什么需要记忆(Memory)官方对记忆的定义:"Memory is a system that remembers information about previous interactions. For AI agents, memory is crucial because it lets them remember previous interactions, learn from feedback, and adapt to user preferences."❌ 没有记忆的 Agent每次调用都是"初次见面"。用户说过的话、纠正过的偏好、上一轮工具返回的结果,全部丢失。模型只能靠当前这一句话猜。✓ 有记忆的 Agent能记住先前的交互、从反馈中学习、适应用户偏好。随着任务变复杂、交互变多,这种能力从"加分项"变成"必需品"。三宗罪:没有记忆会发生什么问题具体表现根因金鱼脑用户说"我叫 Bob",下一句问"我叫什么名字?",答"我不知道"每次invoke都是全新的messages列表,没有历史

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