上篇文章解决的是单次交互的上下文工程管理本篇文章处理agent在本轮对话结束后如何记住用户、知识。1. 记忆的表示和管理三层级评估框架(如何评估用户记忆系统的能力)基础记忆记住用户结构化的、准确的信息如手机号是123xxxx多轮会话记住跨会话的关键信息如“用户给手机充值”自动检索上一轮的手机号。主动服务根据已有信息深挖潜在问题规避风险提示用户如航班已过期是否取消。记忆的层级结构(有了评估标准后如何设计记忆系统)用户长期记忆持久化存储(存在哪)四种存储格式(怎么存)情景记忆(具体事件)、语义记忆(一般知识)、程序记忆(行为流程)(存什么)记忆框架MEM0、MEMOBASE记忆安全数据脱敏2. 记忆的检索(检索增强生成智能体化RAG)RAG核心检索器(从知识库找到相关片段) - 注入到上下文 - 生成器(由LLM根据片段生成回复)分块把文本拆分成段的策略固定长度分块、结构化/段落分块、语义分块嵌入(Embedding): 计算机不能解释文字只能转化成数字处理(向量)所有构成的空间(向量空间)语义更接近文字转化后的数字更接近。经典公式国王 - 男性 女性 女王。稠密嵌入从词语关联到语义理解。向量空间各个维度都有值衡量两个词(向量)的语义是否相近余弦相似度(两向量的夹角)。稀疏嵌入精准匹配的关键词检索。向量空间各个维度的值接近0。混合嵌入检索质量评估3. 知识的组织与检索
