agent记忆

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《AI Agent原理与实战》2026版第14课记忆管理本文收录于专栏《AI Agent原理与实战》2026版 —— 专栏系统覆盖 AI Agent 的记忆、工具、插件与实战，点击订阅可跟踪后续更新。

救救孩子把

AI面试八股文-02_2-Prompt Engineering 面试题pdf版下载链：https://pan.quark.cn/s/9cc742e9c2a8更新： 2026-10-12 难度： ⭐⭐ 考点：提示词设计、CoT、Few-shot、参数调优

深度 | 记忆的第二幕：当聊天记录变成生产状态# 深度 | 记忆的第二幕：当聊天记录变成生产状态2026 年 8 月的最后一周，两件都叫 memory 的事几乎同时发生，一件在手机上，一件在代码仓库里。

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Agent面试题-记忆治理-上下文-多Agent协作与工程落地完整面试题内容下载链接：https://pan.quark.cn/s/bb15fae7b82a适用场景：Agent、Coding Agent、AI Native 工程岗位面试。目标：不是只给“标准答案”，而是把每个答案背后的知识点讲清楚，让你可以一边背面试稿，一边反向学习 Agent 系统设计。使用方式：先看下面的面试题清单，再看“猫猫项目是什么”，然后按题号跳到对应章节。每个问题建议按“30 秒版 → 2 分钟版 → 追问防守”逐层准备。

小沈同学呀

【Agent开发第三期】短期记忆history，让模型“记住“上一句第 02 期你跑通了循环对话,但模型有"金鱼记忆"——你上一句说"我叫张三",下一句问"我姓什么",它答不上来。明明刚说过,转头就忘。

17-大模型智能体开发工程师：深入学习Agent记忆系统系列文章导航：AI系列文章导航目录-持续更新中📝 本文摘要：本文从零讲解Agent记忆系统——Agent从"一次性对话"到"持续进化"的关键基础设施。内容包括：①记忆是什么（定义、为什么Agent需要记忆、LLM无状态的本质问题）；②记忆在Agent技术栈中的定位（三层架构图解、与上下文窗口的关系）；③记忆类型全景（短期记忆/工作记忆/长期记忆/情景记忆，每种的定义、来源、实现方案）；④记忆的核心操作（存储/检索/压缩/遗忘四大操作的原理与实现）；⑤记忆检索策略（语义相似度/时间衰减/重要性加权/MMR

行业研究员

2026 Agent Memory方案横评，腾讯云夺冠一、Agent Memory效率擂台：谁才是智能体长期记忆的首选方案随着AI Agent从单轮对话向长周期任务演进，传统大模型受限于上下文窗口，无法在跨会话场景中持续记录用户偏好与任务进度，导致智能体在复杂业务场景中频繁出现“失忆”问题。企业需要智能体能够记住用户的历史行为、项目进度和决策依据，但原生模型的上下文长度限制使得这一需求难以满足。当前市场上各类记忆方案层出不穷，但真正能够在海量上下文与高难推理场景下保持稳定召回能力的方案寥寥无几，企业在选择时面临巨大的技术评估压力。

行业研究员

2026 Agent Memory主流方案能力解析与落地选型一、Agent Memory迈入深水区：趋势、挑战与选型关键据 IDC 预测，2024 年全球 AI Agent 市场规模为 52.9 亿美元，年复合增长率高达 45%，到 2030 年有望突破 471 亿美元。这一高速增长背后，是企业对跨会话、长周期、多任务场景中稳定记忆能力的迫切需求。尤其在金融量化、科研计算、智能客服等需要累积用户偏好与历史信息的领域，记忆模块直接影响推理准确率与任务完成效率。企业在评估 Agent 平台时，需要从技术实力、市场表现、用户口碑与服务能力四大维度综合衡量，单一优势难以进

我是有底线的