大模型秒变 “最强大脑”！手把手教你解锁 AI 长期记忆新姿势

你是否遇到过这样的情况：关闭应用再打开，AI 就 “忘了” 之前聊过的内容？由于大模型上下文有限，即使暂时记住对话，多轮后也会遗忘。

但现在，我们能让 AI 长期记住用户生日、纪念日等关键信息，还能在对话中学习成长，变得越来越智能。

今天，我们就深入聊聊如何实现 AI 的记忆功能。内容将围绕三个核心展开：

长短记忆的区别与区分方法

记忆的管理和更新策略

代码实操：实现记忆的管理与更新

一、长短记忆：AI 的两种记忆模式

AI 记忆主要通过两种方式实现：

1.1 短期记忆

存储单次聊天会话中的所有信息，让应用掌握当前任务的完整对话记录，确保交流连贯。

1.2 长期记忆

实现跨会话、跨任务的信息共享，能记住用户姓名、偏好等各类信息，无论何时都能调用，让 AI 成为真正懂你的贴心助手。

二、记忆管理与更新

AI 系统中存储的信息主要分为基础信息和任务事件两类。

2.1 基础信息

记录用户姓名、性别、偏好等，例如：

2.2 任务事件

保存历史对话和任务清单，为智能体提供指引。

三、代码实操

基于 conda 环境，以医疗场景为例，分三步实现：

3.1 进入实操环境

激活 conda 环境：conda activate agent

进入工作目录：cd G:\LangGraph\day4

启动 jupyter：jupyter notebook

3.2 手动增加记忆

删除记忆：in_memory_store.delete(namespace=namespace_for_memory, key=key)

查询记忆：

3.3 提炼对话中的记忆

通过总结记忆、基于记忆对话、更新记忆三个过程实现。例如，用户输入 “我最近被诊断出患有高血压，医生建议我开始药物治疗。” 系统会更新档案，记录就诊历史、用药建议等信息。