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Agent 记忆服务
Agent 记忆服务（TencentDB Agent Memory）由腾讯云数据库团队从底层完全自研。作为一款独立的记忆管理底座，它原生提供自动写入、分层沉淀、按需召回与治理增强等核心能力。能强力支撑智能体在跨会话、长周期、多任务场景中持续沉淀业务知识，保障上下文的连续性，并使记忆资产具备更全局维度的管理与高效复用能力。
产品特性
四层渐进式记忆架构
自研 L0-L3 四层智能记忆引擎，从原始对话、关键信息、场景归纳到用户画像逐层沉淀，实现记忆的结构化分层存储与按需召回，确保高价值信息精准留存。
增强型双路召回机制
内置 Embedding + 双路检索能力，兼顾语义理解与关键词命中，在复杂业务场景下显著提升记忆召回的准确性与稳定性。
权威效果验证
基于PersonaMem权威评测集验证，总准确率由47.85%提升至76.10%，事实召回率由29.63%提升至79.07%，个性化推荐率等多个指标均大幅提升。
全链路安全保障
提供备份、回档与数据保护能力，支持记忆资产与运行实例解耦，帮助企业降低记忆资产丢失风险，保障业务连续性与部署灵活性。
全局资源管理
管理端支持记忆库可视化查看、分配与回收，便于统一管控多应用、多实例的记忆资源，实现记忆资产的集中治理与高效复用。
动态智能上下⽂卸载
打破长窗⼝⾼昂成本束缚。针对长任务⾃动过滤冗余、精准去噪，实测 Token 消耗直降超 50%，完成率逆势提升超 23%。
注：上述相关产品性能数据统计时间2026年4月，来自腾讯实验室测试结果，最终实现效果可能会因网络、设备配置、性能而有所波动。
效果对比
Agent Memory：全面超越原生记忆系统
在 OpenClaw 3.7 框架与 Kimi-K2.5 模型的真实评测环境下，系统通过了 PersonaMem 评测集中 20 个独立画像、6462 条海量上下文与 589 道高难推理题的极限挑战，全面验证了其在长周期复杂交互场景下卓越的记忆保真与精准召回能力。
常见问题
Agent Memory的底层基础设施是什么？
Agent Memory基于腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）构建，借助腾讯云成熟的数据库基础设施，提供高性能、高可用的记忆存储与检索服务。