鸿蒙 App 如何设计 Memory Center？一文讲透 Agent 的长期记忆架构

网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

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图书作者：《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
图书作者：《SwiftUI 入门，进阶与实战》
超级个体：COC上海社区主理人
特约讲师：大学讲师，谷歌亚马逊分享嘉宾
科技博主：华为HDE/HDG

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用、前沿科技资讯、产品评测与使用体验 。我特别关注云服务产品评测、AI 产品对比、开发板性能测试以及技术报告，同时也会提供产品优缺点分析、横向对比，并分享技术沙龙与行业大会的参会体验。我的目标是为读者提供有深度、有实用价值的技术洞察与分析。

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文章目录

- 引言
- [一、为什么 Agent 必须有 Memory Center](#一、为什么 Agent 必须有 Memory Center)
- [二、Memory Center 到底是什么](#二、Memory Center 到底是什么)
- [三、Memory 为什么不能只存聊天记录](#三、Memory 为什么不能只存聊天记录)
- [四、Memory Center 的四层架构](#四、Memory Center 的四层架构)
- [五、Working Memory：工作记忆](#五、Working Memory：工作记忆)
- [六、Episodic Memory：情景记忆](#六、Episodic Memory：情景记忆)
- [七、Semantic Memory：语义记忆](#七、Semantic Memory：语义记忆)
- [八、Procedural Memory：技能记忆](#八、Procedural Memory：技能记忆)
- [九、Memory Center 如何与 Agent Runtime 集成](#九、Memory Center 如何与 Agent Runtime 集成)
- [十、鸿蒙 App 如何实现 Memory Center](#十、鸿蒙 App 如何实现 Memory Center)
- [十一、为什么未来 App 都会拥有自己的 Memory Center](#十一、为什么未来 App 都会拥有自己的 Memory Center)
- [十二、HarmonyOS AI Native 的 Memory 架构](#十二、HarmonyOS AI Native 的 Memory 架构)
- 总结

引言

过去做 App 的时候，开发者很少会认真思考一个问题：

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系统记住了什么？

因为传统 App 的运行模式非常简单：

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用户操作

↓

业务处理

↓

页面关闭

↓

流程结束

例如：

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打开课程

学习

退出

下一次再进入：

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重新开始

问题并不大。但是 AI Agent 出现之后，一切开始变化。

用户今天说：

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我正在学习鸿蒙开发

明天说：

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给我推荐一些进阶课程

后天说：

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继续昨天的话题

如果系统完全不知道：

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昨天学了什么

之前喜欢什么

最近关注什么

那么这个 Agent 看起来就会像：

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失忆患者

每次对话都重新开始。于是越来越多团队发现：

Agent 最大的问题不是推理能力，而是记忆能力。

甚至很多时候：

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Memory

>

Model

因为没有记忆，再强的模型也只是一次性工具。

而拥有记忆，系统才开始变成真正意义上的 Agent。

一、为什么 Agent 必须有 Memory Center

传统 ChatBot：

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Question

↓

Answer

本质上属于 Stateless 无状态系统。

例如，第一轮：

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我喜欢 Swift

第二轮：

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推荐一门语言

模型可能已经忘了：

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Swift

因为上下文有限，而 Agent 必须做到：

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记住用户

理解用户

服务用户

因此需要：

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Memory Center

统一管理记忆，本质上：

Memory Center 是 Agent Runtime 的第二大脑。

二、Memory Center 到底是什么

很多人理解 Memory：

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聊天记录

其实远远不够，企业级 Agent 的 Memory Center 通常管理：

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用户画像

历史行为

任务状态

知识经验

工具调用历史

策略偏好

架构：

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              Memory Center
                     │
      ┌──────────────┼──────────────┐
      ↓              ↓              ↓
 Short Memory   Long Memory   Semantic Memory

本质上：

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Agent Runtime

↓

Shared Memory Bus

所有 Agent：

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读取 Memory

写入 Memory

形成统一知识中心。

三、Memory 为什么不能只存聊天记录

很多团队刚开始做 Agent：

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直接保存对话

例如：

json 复制代码

[
  {
    "role":"user",
    "content":"我喜欢鸿蒙"
  }
]

看起来没问题，但很快会遇到：

上下文爆炸

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100轮对话

1000轮对话

10000轮对话

Prompt 成本越来越高。

检索效率下降

Agent 不知道：

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哪段最重要

无法长期存储

模型窗口有限，例如：

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128K

256K

1M Context

终究有上限，因此：

Memory ≠ Chat History

而应该是：

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Structured Memory

四、Memory Center 的四层架构

企业级设计推荐：

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             Memory Center
                    │
      ┌─────────────┼─────────────┐
      ↓             ↓             ↓
 Working       Episodic      Semantic
 Memory         Memory         Memory
                    │
                    ↓
            Procedural Memory

形成：

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4-Level Memory Architecture

五、Working Memory：工作记忆

类似：

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CPU Cache

保存：

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当前会话

当前任务

当前状态

例如：

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用户正在学习 ArkTS

结构：

json 复制代码

{
  "currentCourse":"ArkTS",
  "progress":"70%"
}

特点：

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速度快

生命周期短

通常存储：

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内存

Store

Redis

六、Episodic Memory：情景记忆

类似：

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人类经历

记录：

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发生过什么

例如：

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2026-08-10

完成 ArkTS 学习

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2026-08-15

购买 HarmonyOS 课程

结构：

json 复制代码

{
 "time":"2026-08-15",
 "event":"finish_course"
}

特点：

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时间维度强

可回溯

非常适合：

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学习系统

办公系统

助手系统

七、Semantic Memory：语义记忆

这是目前 Agent 最核心的部分，保存：

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用户知识

用户兴趣

用户偏好

例如：

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用户喜欢：

HarmonyOS

Swift

AI Agent

存储：

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Embedding

↓

Vector DB

典型架构：

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Text

↓

Embedding

↓

Vector Storage

例如：

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Milvus

Milvus

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FAISS

FAISS

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Chroma

Chroma

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Weaviate

Weaviate 查询：

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Recall

而不是：

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Exact Match

实现：

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语义级记忆

八、Procedural Memory：技能记忆

这一层是很多文章不会讲的。实际上未来 Agent 最大价值之一：

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学习能力

例如 Agent 学会：

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如何生成学习计划

以后直接复用。存储：

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Workflow

Tool Chain

Prompt Template

例如：

json 复制代码

{
 "skill":"generate_plan",
 "steps":[
   "query_course",
   "analyze_progress",
   "create_plan"
 ]
}

本质上：

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Memory

↓

Skill Library

越来越像：

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Agent Plugin System

九、Memory Center 如何与 Agent Runtime 集成

推荐架构：

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                  Agent Runtime
                         │
          ┌──────────────┼──────────────┐
          ↓              ↓              ↓
       Planner      Scheduler      Executor
                         │
                         ↓
                  Memory Center
                         │
       ┌─────────────────┼─────────────────┐
       ↓                 ↓                 ↓
 Working          Semantic          Procedural

所有 Agent，统一访问：

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Memory API

而不是：

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直接读数据库

十、鸿蒙 App 如何实现 Memory Center

推荐目录：

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src
├── memory
│   ├── center.ts
│   ├── working.ts
│   ├── semantic.ts
│   ├── episodic.ts
│   └── procedural.ts

统一接口：

ts 复制代码

export interface Memory {

  save(key:string,value:any)

  load(key:string):any

  search(query:string):any[]

}

Memory Center：

ts 复制代码

class MemoryCenter {

   private memories:Memory[]=[]

   register(memory:Memory){
      this.memories.push(memory)
   }

}

形成 Memory Bus 供整个 Runtime 使用。

十一、为什么未来 App 都会拥有自己的 Memory Center

过去：

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App

↓

Page

↓

Data

未来：

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Goal

↓

Agent

↓

Memory

↓

Action

用户最在意的已经不是：

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功能多不多

而是：

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懂不懂我

本质上竞争已经从：

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UI

转向：

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Memory

因为：

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没有记忆

就没有个性化

没有连续性

没有学习能力

十二、HarmonyOS AI Native 的 Memory 架构

结合前面 Runtime 系列文章，完整架构可能变成：

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                 Goal
                   ↓
                Intent
                   ↓
                Planner
                   ↓
               Scheduler
                   ↓
             Agent Runtime
                   ↓
             Memory Center
      ┌─────────┼─────────┬─────────┐
      ↓         ↓         ↓         ↓
 Working   Episodic  Semantic  Procedural
      └─────────┼─────────┴─────────┘
                   ↓
                 Store
                   ↓
                 ArkUI

特点：

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长期记忆

共享记忆

语义检索

技能沉淀

持续学习

越来越像：

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AI Operating System

而不是：

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传统移动 App

总结

如果用一句话理解 Memory Center：

Memory Center 不是聊天记录仓库，而是 Agent Runtime 的长期记忆系统。

过去：

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用户

↓

功能

↓

结果

未来：

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用户

↓

Memory

↓

Agent

↓

Action

从：

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Session Driven

逐渐演化成：

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Memory Driven

而在 AI Native 时代，真正让 Agent 变得越来越聪明的，不只是模型参数。

而是：

它能记住什么，以及如何利用这些记忆。