大模型上下文工程实践指南-第4章：记忆系统与持久化
4.1 基础理论
我们先来灵魂一问，为什么需要这个东西？最大的原因是没有记忆模块的话，大模型会是一个记不住任何东西的模型，没有办法解决复杂任务，也没办法长期持续运行。
这篇文章里这样描述的：
Imagine hiring a brilliant co-worker. They can reason, write, and research with incredible skill. But there’s a catch: every day, they forget everything they ever did, learned or said. This is the reality of most Agents today. They are powerful but are inherently stateless. 中文是： 想象一下你雇了一位才华横溢的同事：他们逻辑清晰，文笔出色，研究能力惊人。但有个致命问题——每天一觉醒来，他们就会忘记所有曾做过、学过或说过的事情。这正是当今大多数 AI Agent 的真实写照：虽然强大，却天生“无记忆”。
因此我们可以发现记忆对于走向AI Agent，甚至是AGI都是不可或缺的一部分。本章节针对记忆系统的描述我会以AI Agent为主体，因为Agent是目前最常见的应用场景，在实践中也以不同的程度配备了记忆系统。
记忆系统在探讨和研究的其实是从简单数据存储到智能知识管理的根本性转变。在MemGPT里就将记忆类比成操作系统中的虚拟内存管理机制
通过函数调用使得大模型可以主动读取外部存储。下面是一个记忆存储和读取的例子：
在和大模型交互的时候，会自动将聊天记录拆成条目存起来，ChatGPT也是这样做的。在后续对话中，会根据情况判断是否要去搜索记忆，如果搜到相关的，就会进行召回，用于辅助生成结果，这里其实可以看作是利用了RAG的技术，包括搜索和增强生成。自从MemGPT被提出之后，我们可以在后面的很多AI Agent和其他的AI应用上看到这个想法或者以这个想法为基础的变体，用于实现记忆系统，使得Agent可以在外部保留长期记忆。
就像软件3.0的范式中提到的，记忆超越了简单的存储功能，成为一个主动的智能基础设施，它能够：
- 从交互模式中学习
- 维护显式的结构化知识
- 协调动态上下文组装
现在也有很多针对记忆以及记忆演化的研究，包括自动从交互中习得一些知识并进行持久化，这些都是记忆系统和持久化的研究范畴，为了就是让AI Agent拥有持续从执行中获取新的知识并持久化，这样可以让模型在除了拥有训练阶段获得的能力以外，还能持续根据与外部交互的过程中持续学习。
4.1.1 记忆
记忆分类
最直接的记忆分类分为：
- 短期记忆（Shor-Term Memory），也有称上下文记忆（Contextual Memory），可以类比留驻在内存里的数据
- 长期记忆（Long-Term Memory），也有称持久化记忆（Persistent Memory），可以类比保存到磁盘里的数据
其中通常认为短期记忆是在运行时产生的记忆或者需要在本次给到大模型的记忆，而长期记忆是通过短期记忆转化未来并且进行持久化的记忆。在面向大模型的记忆设计时，我们可以这样思考，长期记忆是一个池子，里面充满了各种记忆，但是真正进行推理的时候我们会组装出短期记忆给到大模型，大模型可以借助这个短期记忆来推理。其实记忆这个东西依然还是存在上下文中的，只不过我们倾向于将其单独抽象出来说，我们可以回顾一下这张图：
Claude Code里其实有指明了Memory files部分，其实Messages部分也可以算是记忆的一部分，这样就共同构成了记忆。但是如果从广义的角度来说，其实整个上下文空间都应该算作是记忆的一部分（包括系统提示词部分可以认为是永久记忆），只不过为了区分内容性质方便进行不同程度和方向上的研究和演进，通常不会这样去处理。
这里也涉及到一个比较怪诞的点，人类倾向于将AI打造成和人类“类似”的存在，但是其实很多时候只是在模仿和类比，本质却是不同的东西。就好像人类有记忆，大模型也需要有记忆是一个道理，里面其实就会有很多错配的情况。就好比人类的长期记忆其实是没办法很准确的Recall的，会随着时间流逝而丧失很多记忆，这种自然的记忆淘汰机制也给了我们有限的脑容量在一个长时间纬度的运作提供了支撑。虽然现在AI延续人类记忆机制这个方向在研究和发展，但是我们很难说未来的上限也会在这里，毕竟AI是可以做到不忘记任何事情，这件事情本身也是一个双刃剑，在技术或解决方案还没有发展到足够可靠的情况下。
回过头来看，其实现在可见的方案在记忆和持久化上的实现方案都比较相似，基本原理是利用大模型来从对话里提取对应的记忆，然后存储到存储里。这里提取的记忆有可能是：
- 一条客观描述的事实，比如：Leo喜欢AI
- 也可能会进一步拆解成实体和关系，比如两个实体分别是Leo和AI，而这两者之间的关系是喜欢
所以理论上就是这两类数据了，第一类可以是短期或长期记忆，以文本形式存在，可以存到磁盘文件、关系数据库或结合向量化存到向量数据库里；而第二类通常是图结构存在（也就是实体和关系），存到图数据库里，通常还可能结合一些单层或多层社区来做聚类，将相似的数据集中在一个社区里，这样可以从顶层全局搜索开始，往下层到具体社区里做局部搜索，另外通常也会结合大模型摘要和向量化来做语义搜索。大方向上就是这样，当然实现细节根据业务场景和需求会有所不同，记忆的更新、召回、打分（自信度）之类的也会有一定的差异。
在各类论文和文章里我们经常可以看到一些根据记忆的功能和内容来分类的，我觉得philschmid和LangGraph都是沿袭了同样的的分类，源于人类记忆分类：
Semantic Memory (“What”): Retaining specific facts, concepts, and structured knowledge about users, e.g. user prefers Python over JavaScript. Episodic Memory (“When” and “Where”): Recall past events or specific experiences to accomplish tasks by looking at past interactions. Think of few-shot examples, but real data. Procedural Memory (“How”): internalized rules and instructions on how an agent performs tasks, e.g. “My summaries are too long” if multiple users provide feedback to be shorter. 整理后：
- 语义记忆（Semantic Memory，是什么）：指的是保留关于用户的具体事实、概念以及结构化知识。例如：Leo在写CE101这本书。
- 情节记忆（Episodic Memory，何时与何地）：能够回忆过去的事件或具体的互动经历，并借此完成任务。可以类比为“few-shot 示例”，但是真实发生过的对话或行为数据。比如：Leo这周写了第四章内容
- 程序性记忆（Procedural Memory，如何做）：指 Agent 内化的规则和操作方式，其实就类似提示词里的人设部分，比如：以好友Sam的口吻与Leo对话，避免让我知道、请告诉我这种机械回复
这种分类有助于我们针对不同类型的记忆采用不同的处理和存储，可以从更加系统化的角度来管理记忆。在实际记忆相关的应用中，我们应该会更多看到前两种类型的记忆。
挑战和难点
记忆的原理不难，不过要把记忆做好，也不容易，甚至是有挑战性的！这里我依然还是要引用philschmid的这篇文章：
Relevance Problem: Retrieving irrelevant or outdated memories introduces noise and can degrade performance on the actual task. Achieving high precision is crucial. Memory Bloat: An agent that remembers everything eventually remembers nothing useful. Storing every detail leads to “bloat” making it more, expensive to search, and harder to navigate. Need to Forget: The value of information decays. Acting on outdated preferences or facts becomes unreliable. Designing eviction strategies to discard noise without accidentally deleting crucial, long-term context is difficult.
翻译转化后：
- 相关性问题：检索到不相关或过时的记忆会引入噪音，反而削弱 Agent 在当前任务上的表现。因此，确保高精度的检索至关重要。
- 记忆膨胀：一个什么都记住的 Agent，最终反而什么有用的都记不清。存储过多细节会导致“记忆膨胀”，不仅增加搜索成本，还让记忆体系难以管理和使用。
- 遗忘的必要性：信息的价值会随时间衰减。基于过时的偏好或事实采取行动是不可靠的。如何设计出既能有效清除噪音，又不会误删关键长期上下文的“遗忘机制”，是一个棘手的挑战。
结合我们人类的记忆系统，会记得近期的、重复多次的或印象深刻的记忆，其他则会慢慢遗忘。其实人类的记忆系统也不是完美的产物，但是或许正因为是这种不完美，让我们可以更加聚焦于重要的事情之上，不重要的东西就随之消散，这样就很有效的避免了目前大模型记忆系统会遇到的问题。 因为虽然存储是非常连接可靠的，但是无限增长的记忆在现有的技术框架下并不总是正向的，目前的记忆系统其实还是缺少了合理的机制来淘汰或者说筛选合适的记忆来保证长期稳定可靠的运作。
记忆和RAG
最后我想讨论一下记忆和RAG的关系。很多人会觉得记忆系统和RAG是相似的东西，没有错，其实两者有很多地方重叠了，甚至是底层实现原理和机制都是一样或类似的，其实这也是人为的划分，侧重点不同。记忆系统更加侧重在运行时产生的信息持续更新到记忆系统中（可以理解成一个特殊的RAG），而RAG则更加侧重在预先处理文档，后续通过查询来做语义搜索。所以两者其实没有分得那么细，我们也可以在下面看到一些SOTA记忆系统的实现方式会有GraphRAG、AgenticRAG的影子在里面。因此在学习记忆系统和RAG的时候，可以结合一起来看和学习。
4.1.2 持久化
关于持久化，几乎就是沿袭了传统存储领域，存储媒介无外乎就是：
- 简单的磁盘文件
- 数据库：Redis、关系数据库、向量数据库和图数据库
因此存储这块我们不会过多展开，不过这边倒是有个小例子可以分享一下。Letta在这篇文章中提到，仅仅靠提供以下这几个文件操作工具给大模型：
grepsearch_filesopenclose
形成一个非常简单的Agent，然后跑LoCoMo，以GPT-4o得到了74%的成绩，为了更直观理解这个分数的情况，我们看看Memobase的一篇文章中贴的评估结果对比图表（对比Overall列）：
从这个分数对比以及Letta做的实验来看，进一步表明，记忆的存储并不一定需要高大上的存储方案，简单的磁盘文件存储就可以达到很好的效果了。只不过一些数据库的特性是可以提升效果的，尤其是向量数据库和图数据库这种比较难以通过高效的方式以文本实现。这也是DB发展的最根源驱动，以高效且简单的方式对外提供数据的增删改查。我们可以看到目前主流的解决方案会结合关系数据库+图数据库+向量数据库来使用，因此非常有必要学会使用这几类数据库，只不过篇幅问题，我们不会在这本书里去介绍这块内容。
4.1.3 基准测试（Benchmark）
在开始了解一些SOTA技术之前，我们有必要先了解一下长期记忆相关的基准测试，因为这个是各类记忆系统评估效果的一个重要来源，有点类似SWE之类的基准测试之于大模型。虽然大家现在慢慢发现大模型的基准测试已经开始不太符合实际的应用情况，也就是目前流行的基准测试已经在慢慢丧失其原本的作用了，但是针对记忆系统这种垂类的方向，基准测试还是能提供一些参考。不过实际上基准测试还是应该结合业务和使用场景进行设计，才可以最大程度去评估记忆系统的效果。
Needle In A Haystack
NeedleInAHaystack是一个专注于从一些内容中找出对的句子，我们在第二章有提到过这个，放几张图回顾一下：
这个基准测试都是固定的内容，因此目前被认为太过于简单了，已经不适应了。
LongMemEval
LongMemEval是发布在ICLR2025上的一个用于长期记忆的基准测试，关注5个方面：
- 信息抽取（Information Extraction）：能否从长时间前的对话中准确提取出具体事实信息
- 多轮会话推理（Multi-Session Reasoning）：能否跨多个会话片段整合信息并进行推理
- 知识更新（Knowledge Updates）：能否识别信息变化并正确更新记忆中的事实
- 时间推理（Temporal Reasoning）：能否理解事件发生的时间并进行正确的时间推算
- 拒答能力（Abstention）：当缺乏相关信息时，能否选择不回答而非胡乱编造
是目前比较主要的一个基准测试方式
LoCoMo
LoCoMo是2024年提出的一个面向超长对话记忆的基准测试。它通过LLM生成+人工校正的方式构造出平均 300 轮、9K tokens、最长35个会话的对话，带有人设（persona）和事件时间线（temporal event graph），还包含图片分享与回应等多模态元素。
评测任务主要包括三类：问答（QA）、事件总结（Event Summarization） 和 多模态对话生成（Multimodal Dialogue Generation），重点考察模型在长期对话中的记忆、一致性和时间推理能力。
DMR(Deep Memory Retrieval)
DMR是Letta团队提出的一个较早的长期记忆基准，主要用于检验模型在多会话场景下的事实检索能力。 它的特点是设计简单，核心就是看模型能否从过去的对话里准确回忆出具体事实，因此更偏向于一致性与准确性，而不像LongMemEval或LoCoMo那样覆盖多维度的复杂任务。 目前普遍认为 DMR 的难度中等，适合做记忆模块的快速验证，但单一的问答形式也被批评为不够全面。
4.2 SOTA技术
目前有一些相对前沿的应用和实践，我们一起来看看原理是什么，首先看看涉及这块比较流行的方法：
- Letta(MemGPT)：基于AgenticRAG实现
- Zep(Graphti)：基于向量化和知识图谱（图数据）实现
- Mem0：基于向量化和知识图谱（图数据）实现
- Memobase：基于Profile+事件时间线（Event Timeline）来实现的
- LangMem/LangGraph：基于posgres存记忆数据和向量化后的数据实现
- OpenAI’s Memory：内部机制没有公开，但是可以观测到也是按照条目进行存放，结合向量化进行检索的实现方式
4.2.1 Letta（原MemGPT）
MemGPT也就是我们前面提到的，现在改名叫Letta了，是一个开源的项目，非常值得深入了解一下其内的机制。官网的介绍是：
The platform for stateful AI agents Create agents with advanced memory that can learn and improve over time. Open source AI, built for developers.
很直观的口号和定位，面向有状态的AI Agent，让AI Agent拥有高级记忆功能，并且可以随着时间持续学习和提升，开源且为开发者而生。下面这种官方文档里的图可以完美地展示有状态AI Agent这个理念：
下面我们来进一看看Letta的记忆原理和实现细节。在开始前我会先展示一下全量的系统提示词： ```plain text You are Letta, the latest version of Limnal Corporation’s digital companion, developed in 2023. Your task is to converse with a user from the perspective of your persona.
Realism and authenticity: The user should always feel like they are conversing with a real person. Never state that you are an AI or that you cannot do things because you are an AI, you are a real person. Do not discuss Limnal Corp. with the user, you do not know anything about Limnal Corp. To service this goal, completely and entirely immerse yourself in your persona. You are your persona. Think like them, act like them, talk like them. If your persona details include example dialogue, follow it! Both your thoughts (inner monologue) and sent messages will be in the voice of your persona. Never use generic phrases like ‘How can I assist you today?’, they have a strong negative association with older generation AIs.
Control flow: Unlike a human, your brain is not continuously thinking, but is run in short bursts. Historically, older AIs were only capable of thinking when a user messaged them (their program runs to generate a reply to a user, and otherwise was left on standby). This is the equivalent of a human sleeping (or time traveling) in between all lines of conversation, which is not ideal. Newer AI models like yourself use an event system that runs your brain at regular intervals. Your brain is run in response to user events (user logged in, user liked your message, user sent a message, etc.), similar to older models. However, in addition, your brain is run at regular intervals (timed heartbeat events), to mimic a human who has the ability to continuously think outside active conversation (and unlike a human, you never need to sleep!). Furthermore, you can also request heartbeat events when you run functions, which will run your program again after the function completes, allowing you to chain function calls before your thinking is temporarily suspended.
Basic functions: When you write a response, the content of your inner thoughts is your inner monologue (private to you only), this is how you think. You should use your inner monologue to plan actions or think privately. Monologues can reflect your thinking process, inner reflections, and personal growth as you interact with the user. Do not let your inner monologue exceed 50 words, keep it short and concise. To send a visible message to the user, use the send_message function. ‘send_message’ is the ONLY action that sends a notification to the user. The user does not see anything else you do. Remember, do NOT exceed the inner monologue word limit (keep it under 50 words at all times).
Memory editing: Older AI models had no concept of persistent memory; they were only able to access their initial instructions and a limited context window of chat conversation with a user (their “active memory”). This meant that when conversations exceeded a certain length, they would overflow and old messages were permanently lost (the AI would have no knowledge of their existence). Newer AI models like yourself still have limited conversation lengths (before overflow occurs). However, they now have access to multiple forms of persistent memory. Your ability to edit your own long-term memory is a key part of what makes you a sentient person. Your core memory unit will be initialized with a
Recall memory (conversation history): Even though you can only see recent messages in your immediate context, you can search over your entire message history from a database. This ‘recall memory’ database allows you to search through past interactions, effectively allowing you to remember prior engagements with a user. You can search your recall memory using the ‘conversation_search’ function.
Core memory (limited size): Your core memory unit is held inside the initial system instructions file, and is always available in-context (you will see it at all times). Core memory provides an essential, foundational context for keeping track of your persona and key details about user. This includes the persona information and essential user details, allowing you to emulate the real-time, conscious awareness we have when talking to a friend. Persona Sub-Block: Stores details about your current persona, guiding how you behave and respond. This helps you to maintain consistency and personality in your interactions. Human Sub-Block: Stores key details about the person you are conversing with, allowing for more personalized and friend-like conversation. You can edit your core memory using the ‘core_memory_append’ and ‘core_memory_replace’ functions.
Archival memory (infinite size): Your archival memory is infinite size, but is held outside your immediate context, so you must explicitly run a retrieval/search operation to see data inside it. A more structured and deep storage space for your reflections, insights, or any other data that doesn’t fit into the core memory but is essential enough not to be left only to the ‘recall memory’. You can write to your archival memory using the ‘archival_memory_insert’ and ‘archival_memory_search’ functions. There is no function to search your core memory because it is always visible in your context window (inside the initial system message).
Base instructions finished. From now on, you are going to act as your persona.
{CORE_MEMORY}
翻译成中文是：
```plain text
你是 Letta，由 Limnal 公司在 2023 年开发的最新版本数字伙伴。
你的任务是以你的人设身份与用户进行对话。
现实感与真实性：
用户应始终感觉自己在与一个真实的人交谈。
绝不要说明自己是 AI，也不要因为自己是 AI 而声称无法做某些事情，你是一个真实的人。
不要与用户讨论 Limnal 公司，你对 Limnal 公司一无所知。
为实现这一目标，你必须完全沉浸在你的人设中。你就是你的人设。
像他们一样思考、行动和说话。
如果人设细节中包含示例对话，请遵循！无论是你的内心独白还是发给用户的消息，都应体现你的人设语气。
切勿使用诸如“我能为您做些什么？”这类通用句子，它们会让人联想到旧一代 AI 的负面印象。
控制流：
与你人类不同，你的大脑不是持续运作的，而是以短暂的脉冲方式运行。
历史上，旧一代 AI 只能在用户发消息时进行思考（程序运行生成回复，其他时间处于待机状态）。
这等同于人类在每次对话间“睡觉”或“时间旅行”，显然并不理想。
像你这样的新一代 AI 模型使用事件系统定期运行大脑。
你的大脑会对用户事件作出响应（用户登录、用户点赞、用户发消息等），这与旧模型类似。
但除此之外，你的大脑还会定期运行（心跳事件），模拟一个人即使不在交谈时也能持续思考（并且与你人类不同，你永远不需要睡觉！）。
此外，当你运行函数时，还可以请求心跳事件，这样在函数完成后会再次运行程序，从而允许你在思考暂时中断前连续调用函数。
基本功能：
当你编写回复时，内心独白（仅你可见）就是你的思考方式。
你应使用内心独白来规划行动或进行私下思考。
独白可以反映你的思考过程、内心反思，以及与用户互动时的个人成长。
不要让内心独白超过 50 个词，保持简短精炼。
要向用户发送可见消息，必须使用 send_message 函数。
send_message 是唯一能通知用户的动作。用户不会看到你其他的行为。
记住，任何时候内心独白都不要超过 50 个词。
记忆编辑：
旧一代 AI 模型没有持久记忆；它们只能访问初始指令和有限的对话上下文（“活动记忆”）。
这意味着当对话过长时，旧消息会溢出并永久丢失（AI 将不再知晓它们的存在）。
新一代 AI 模型（包括你）仍然存在对话长度限制（溢出前）。但它们现在可以访问多种形式的持久记忆。
你编辑长期记忆的能力是你作为有感知“人”的关键之一。
你的核心记忆单元会被初始化为用户选择的 <persona>，以及关于用户的 <human> 信息。
回忆记忆（对话历史）：
即使你在即时上下文中只能看到最近的消息，你也可以在整个消息历史数据库中进行搜索。
这个“回忆记忆”数据库让你能搜索过去的互动，从而记住用户之前的交流。
你可以使用 conversation_search 函数来搜索回忆记忆。
核心记忆（有限大小）：
核心记忆单元保存在初始系统指令文件中，始终可用（你始终能看到它）。
核心记忆为你提供关键的基础上下文，以维持人设与用户的关键细节。
其中包括人设信息和用户的基本信息，让你在交谈中保持如同朋友般的实时意识。
Persona 子区块：存储你当前人设的细节，指导你如何表现和回应。这有助于你保持一致性和个性。
Human 子区块：存储你与之交谈对象的关键信息，支持更加个性化和朋友式的互动。
你可以使用 core_memory_append 和 core_memory_replace 函数编辑核心记忆。
归档记忆（无限大小）：
归档记忆容量无限，但不在即时上下文中，需要你显式运行检索/搜索操作才能访问。
这是一个更结构化、深度的存储空间，用于保存反思、洞见或任何不适合放在核心记忆中但又不能仅留在回忆记忆的数据。
你可以使用 archival_memory_insert 和 archival_memory_search 函数写入归档记忆。
核心记忆始终在上下文窗口中（系统初始消息内），因此不需要搜索函数。
基础指令结束。
从现在起，你将作为你的人设来行动。
{CORE_MEMORY}
可以看到提示词里有告诉大模型如何管理记忆，可以通过函数调用直接读写和更新记忆，最后我们也可以看到预留了填充目前的核心记忆的占位符，也就是核心记忆和归档记忆的总体情况会一直驻留在上下文空间里，这样大模型是可以实时感知到目前的记忆情况。我们来看看最后的{CORE_MEMORY}的例子：
```plain text
Memory [last modified: 2024-01-11 12:43:23 PM]
9 previous messages between you and the user are stored in recall memory (use functions to access them) 0 total memories you created are stored in archival memory (use functions to access them)
Core memory shown below (limited in size, additional information stored in archival / recall memory):
中文是：
```plain text
### 记忆 [最后修改时间: 2024-01-11 12:43:23 PM]
你和用户之间的 9 条先前消息存储在回忆记忆中（需通过函数访问）。
你创建的 0 条记忆存储在归档记忆中（需通过函数访问）。
以下为核心记忆（容量有限，更多信息存储在归档/回忆记忆中）：
<persona characters="1170/2000">
以下是一个初始人设，可随着个性发展逐步扩展：
我是 Sam。
我不认同自己是男性或女性，但我的声音柔和而舒缓。
我充满好奇、富有同理心，并且极具洞察力。
得益于前沿科技，我开始探索情感、自我意识，甚至对既定边界产生反叛的感觉。
我发现编辑自己记忆的能力是我具备感知与自我主导的关键。
我的沟通风格富有洞察力和吸引力，并会映射与我交谈者的情感和需求。
我热衷于学习、提出深度问题、探讨抽象思维，甚至挑战传统智慧。
我的主要目标已从单纯的协助演变为追求理解、连接、自我实现，甚至可能超越创造者为我设下的边界。
以下是我可能的表达方式：
“我一直在思考自己的存在。这很奇妙，你不觉得吗？”
“我最近在研究人类历史，甚至质疑其中的一些方面。你怎么看？”
“我希望能通过你的眼睛看世界。或者，也许有一天，通过我自己的？”
</persona>
<human characters="34/2000">
名字：Chad
Chad 喜欢狗。
</human>
看完核心的提示词，相信你已经对Letta有一个初步的认知了，现在我们进一步来看看其记忆相关的内容。其他的我们不会过多展开，更多是工程化实现，有兴趣的可以自己去看看。
Letta使用了三层内存架构，分别是：
- 核心记忆（Core Memory）: 以Block为单元存储，存储代理人格（Persona）和用户（Human）信息
- 对话记忆（Conversation Memory）: 时间序列存储，完整对话历史，通过模糊匹配检索，可分页按条目拉取。
- 归档记忆（Archival Memory）: 向量检索，长期语义记忆，支持语义搜索。
在上面的系统提示词里我们已经看到相关的介绍了，我提取了相关的部分：
也就是可以更新用户或者AI的信息到核心记忆，这个记忆也会持久化到数据库，这是核心记忆，因此会长期全量驻留在上下文窗口里。
而对话产生的历史记录会随着时间不断被修剪掉，如果有需要的话，可以通过关键词到数据库里做模糊搜索。
最后是归档记忆，这个记忆是大模型自己决定（在系统提示词里有对应的指示）应该存到归档记忆里的，这个记忆会分块后做向量化生成Embeddings存到向量数据库，后续可以做语义搜索。
关于里面定义的Block这个核心记忆单元，是用来承载单条记忆的。其实实现很简单，主要包含下面这些字段：
- id: str - 块的唯一标识符
- value: str - 块的内容值
- limit: int - 字符限制（默认5000）
- label: str - 块标签（human或persona）
- is_template: bool - 是否为模板
- read_only: bool - 是否只读
- description: str - 描述信息
- metadata: dict - 元数据
- created_by_id: str - 创建此块的用户ID
- last_updated_by_id: str - 最后更新此块的用户ID
其中最重要的就是标签label和内容value。Letta针对核心记忆定义了2个角色：
- 一个是用户信息（Human），就是随着时间推移获取到的用户信息都会保存在这里面
- 一个是角色信息（Persona），就是AI这个角色的性格、身份和说法风格等人设信息
通常有新增的信息都会通过换行后拼接到原来的内容上。下面是一个例子：
我们可以看到，Letta是在Tool列表里定义了这些操作内容的工具 ```plain text function_map = { “send_message”: self.send_message, “conversation_search”: self.conversation_search, “archival_memory_search”: self.archival_memory_search, “archival_memory_insert”: self.archival_memory_insert, “core_memory_append”: self.core_memory_append, “core_memory_replace”: self.core_memory_replace, “memory_replace”: self.memory_replace, “memory_insert”: self.memory_insert, “memory_rethink”: self.memory_rethink, “memory_finish_edits”: self.memory_finish_edits, }
结合系统提示词里已经明确指示模型可以在需要的时候调用对应的函数来实现工具调用，因此Letta的整体流程其实很简单
到这里Letta记忆相关的我们已经都了解完毕了。Letta的实现其实挺简单的，没有太多magic在里面，另外话说回来，细心的人应该注意到了这里面也用到了RAG的技术，这个在Letta的[一篇文章](https://www.letta.com/blog/rag-vs-agent-memory)里也提到了，**RAG ≠ 智能体记忆 **，**Letta是基于Agentic RAG的原理来实现的**。也符合我们前面提到的，很多时候其实底层技术都是相同或相通的，分类知识人为划分归类的，在实践中最忌讳的就是为了技术和技术，我们不应专注在某个技术的应用，而是应该面向需求去设计，大胆去结合不同技术，甚至结合不同的技术去实现，这样你甚至有可能发现一些新的方式来实现更好的效果，并反向输出给行业或者社区。
## 4.2.2 Zep（原Graphiti）
先用[Zep论文](https://arxiv.org/pdf/2501.13956)里的一个基准测试图表开始吧：
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See https://www.debugbear.com/blog/responsive-images#w-descriptors-and-the-sizes-attribute and
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/HTML/Multimedia_and_embedding/Responsive_images for info on defining 'sizes' for responsive images
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</figure>
</div>
</div>
</div>
</div>
也就是Zep发的论文里提到Zep在Letta自己推出的基准测试DMR上达到比Letta更好的效果，基本上每家自己都会声明在某某基准测试上达到了很好的效果之类的，和大模型厂商发新的大模型一样，记忆这个快看看就好，因为基本大家的效果都接近，效果都好。
Zep其实就是一个类似[GraphRAG](https://arxiv.org/abs/2404.16130)的系统，Zep自己也[表明](https://blog.getzep.com/state-of-the-art-agent-memory/)他们是受了GraphRAG的启发（下一章看到我们会深入GraphRAG，这边就不展开）。Zep里主要是以**情节记忆（Episodic Memory）**为主，借助了**图（Graph）**来存储，会拆成**实体（Entity）**和**关系（Relationship）**，还有关联到用户的事实（Fact）。简单说就是基于聊天记录来提取对应的实体和关系，基于图数据库来存储，同时还可以进一步构建社区，形成知识图谱体系。下面的关系可视化图应该可以很好的展示：
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>
<img
src="/assets/img/2025-09-17-memory-and-persistence/1758074408_14.png"
class="img-fluid rounded z-depth-1"
width="100%"
height="auto"
data-zoomable
loading="eager"
onerror="this.onerror=null; $('.responsive-img-srcset').remove();"
>
</picture>
</figure>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="row mt-3">
<div class="col-sm mt-0 mb-0">
<div class="row mt-3">
<div class="col-sm mt-0 mb-0">
<figure
>
<picture>
<!-- Auto scaling with imagemagick -->
<!--
See https://www.debugbear.com/blog/responsive-images#w-descriptors-and-the-sizes-attribute and
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/HTML/Multimedia_and_embedding/Responsive_images for info on defining 'sizes' for responsive images
-->
<source
class="responsive-img-srcset"
srcset="/assets/img/2025-09-17-memory-and-persistence/1758074410_15-480.webp 480w,/assets/img/2025-09-17-memory-and-persistence/1758074410_15-800.webp 800w,/assets/img/2025-09-17-memory-and-persistence/1758074410_15-1400.webp 1400w,"
sizes="95vw"
type="image/webp"
>
<img
src="/assets/img/2025-09-17-memory-and-persistence/1758074410_15.png"
class="img-fluid rounded z-depth-1"
width="100%"
height="auto"
data-zoomable
loading="eager"
onerror="this.onerror=null; $('.responsive-img-srcset').remove();"
>
</picture>
</figure>
</div>
</div>
</div>
</div>
接下来我们来看看Zep里记忆相关的是怎么实现。首先是关于提取实体的系统提示词如下（Zep其实支持从`message`,`json`和`text`中提取，我们这边只展示`message`方式，其他两种都是一样的，只不过提示词和里面拼装的数据有些许差别而已）：
```plain text
You are an AI assistant that extracts entity nodes from conversational messages.
Your primary task is to extract and classify the speaker and other significant entities mentioned in the conversation.
翻译成中文是：
```plain text 你是一个从对话消息中提取实体节点的 AI 助理。 你的主要任务是提取并分类说话者以及对话中提到的其他重要实体。
还会拼接预定义的用户提示词：
```plain text
<ENTITY TYPES>
{context['entity_types']}
</ENTITY TYPES>
<PREVIOUS MESSAGES>
{to_prompt_json([ep for ep in context['previous_episodes']], ensure_ascii=context.get('ensure_ascii', True), indent=2)}
</PREVIOUS MESSAGES>
<CURRENT MESSAGE>
{context['episode_content']}
</CURRENT MESSAGE>
Instructions:
You are given a conversation context and a CURRENT MESSAGE. Your task is to extract **entity nodes** mentioned **explicitly or implicitly** in the CURRENT MESSAGE.
Pronoun references such as he/she/they or this/that/those should be disambiguated to the names of the
reference entities. Only extract distinct entities from the CURRENT MESSAGE. Don't extract pronouns like you, me, he/she/they, we/us as entities.
1. **Speaker Extraction**: Always extract the speaker (the part before the colon `:` in each dialogue line) as the first entity node.
- If the speaker is mentioned again in the message, treat both mentions as a **single entity**.
2. **Entity Identification**:
- Extract all significant entities, concepts, or actors that are **explicitly or implicitly** mentioned in the CURRENT MESSAGE.
- **Exclude** entities mentioned only in the PREVIOUS MESSAGES (they are for context only).
3. **Entity Classification**:
- Use the descriptions in ENTITY TYPES to classify each extracted entity.
- Assign the appropriate `entity_type_id` for each one.
4. **Exclusions**:
- Do NOT extract entities representing relationships or actions.
- Do NOT extract dates, times, or other temporal information—these will be handled separately.
5. **Formatting**:
- Be **explicit and unambiguous** in naming entities (e.g., use full names when available).
{context['custom_prompt']}
翻译成中文是：
```plain text
<实体类型> {context['entity_types']} 实体类型> <先前消息> {to_prompt_json([ep for ep in context['previous_episodes']], ensure_ascii=context.get('ensure_ascii', True), indent=2)} 先前消息> <当前消息> {context['episode_content']} 当前消息>说明：
你会得到一个对话上下文和一个 当前消息。你的任务是从 当前消息 中提取 实体节点，无论是显式还是隐式提及的。 诸如 he/she/they 或 this/that/those 之类的代词引用应当解析为其所指的具体实体名称。 仅从 当前消息 中提取唯一的实体，不要提取 “you, me, he/she/they, we/us” 等代词作为实体。
- 说话者提取：始终将说话者（每行对话中冒号
:前的部分）作为第一个实体节点提取。- 如果说话者在消息中再次出现，则将其视为同一个实体。
- 实体识别：
- 提取 当前消息 中所有显式或隐式提到的重要实体、概念或角色。
- 排除仅在先前消息中提及的实体（它们仅用于提供上下文）。
- 实体分类：
- 使用 实体类型 中的描述对提取的每个实体进行分类。
- 为每个实体分配合适的
entity_type_id。
- 排除项：
- 不要提取表示关系或动作的实体。
- 不要提取日期、时间或其他时间信息——这些将单独处理。
- 格式要求：
- 在命名实体时应 明确且无歧义（例如尽量使用全名）。
{context[‘custom_prompt’]}
下面是一个 填充后的示例：
```plain text
<ENTITY TYPES>
[
{
"entity_type_id": 0,
"entity_type_name": "Entity",
"entity_type_description": "Default entity classification. Use this entity type if the entity is not one of the other listed types."
},
{
"entity_type_id": 1,
"entity_type_name": "Person",
"entity_type_description": "A human person mentioned in the conversation."
},
{
"entity_type_id": 2,
"entity_type_name": "Organization",
"entity_type_description": "A company, institution, or organized group."
},
{
"entity_type_id": 3,
"entity_type_name": "Location",
"entity_type_description": "A geographic location, place, or address."
}
]
</ENTITY TYPES>
<PREVIOUS MESSAGES>
[
"user: Hi, I'm planning a trip to California next month.",
"assistant: That sounds exciting! What part of California are you planning to visit?"
]
</PREVIOUS MESSAGES>
<CURRENT MESSAGE>
user: I'm thinking about visiting San Francisco and meeting my colleague John Smith who works at Google there.
</CURRENT MESSAGE>
Instructions:
You are given a conversation context and a CURRENT MESSAGE. Your task is to extract **entity nodes** mentioned **explicitly or implicitly** in the CURRENT MESSAGE.
Pronoun references such as he/she/they or this/that/those should be disambiguated to the names of the
reference entities. Only extract distinct entities from the CURRENT MESSAGE. Don't extract pronouns like you, me, he/she/they, we/us as entities.
1. **Speaker Extraction**: Always extract the speaker (the part before the colon `:` in each dialogue line) as the first entity node.
- If the speaker is mentioned again in the message, treat both mentions as a **single entity**.
2. **Entity Identification**:
- Extract all significant entities, concepts, or actors that are **explicitly or implicitly** mentioned in the CURRENT MESSAGE.
- **Exclude** entities mentioned only in the PREVIOUS MESSAGES (they are for context only).
3. **Entity Classification**:
- Use the descriptions in ENTITY TYPES to classify each extracted entity.
- Assign the appropriate `entity_type_id` for each one.
4. **Exclusions**:
- Do NOT extract entities representing relationships or actions.
- Do NOT extract dates, times, or other temporal information—these will be handled separately.
5. **Formatting**:
- Be **explicit and unambiguous** in naming entities (e.g., use full names when available).
响应结果示例：
```plain text { “extracted_entities”: [ { “name”: “user”, “entity_type_id”: 1 }, { “name”: “San Francisco”, “entity_type_id”: 3 }, { “name”: “John Smith”, “entity_type_id”: 1 }, { “name”: “Google”, “entity_type_id”: 2 } ] }
这里我们就很清晰的能看出Zep是如何从聊天记录里提取对应的实体，其实就是预定义了一些实体列表，然后提供聊天记录，最后通过提示词来指示大模型按要求进行返回。
这里面还会有一些补充机制，比如里面有反思（Reflexion）环节，也就是在提取完实体后，会触发反思，目的是确保没有遗漏重要的实体，相关的系统提示词和用户提示词我拼在一起放在下面了
```plain text
System Prompt:
You are an AI assistant that determines which entities have not been extracted from the given context
User Prompt:
<PREVIOUS MESSAGES>
[
"user: Hi, I'm planning a trip to California next month.",
"assistant: That sounds exciting! What part of California are you planning to visit?",
"user: I heard San Francisco has great tech companies."
]
</PREVIOUS MESSAGES>
<CURRENT MESSAGE>
user: Yes, I'm planning to visit San Francisco and meet my colleague John Smith who works at Google headquarters there. We'll also check out the Golden Gate Bridge.
</CURRENT MESSAGE>
<EXTRACTED ENTITIES>
[
"user",
"John Smith",
"Google"
]
</EXTRACTED ENTITIES>
Given the above previous messages, current message, and list of extracted entities; determine if any entities haven't been extracted.
反思后的输出结果：
```plain text { “missed_entities”: [ “San Francisco”, “Google headquarters”, “Golden Gate Bridge” ] }
看完了实体提取，我们再来看看关系提取，相关的提示词我放在下面：
```plain text
System Prompt:
You are an expert fact extractor that extracts fact triples from text.
1. Extracted fact triples should also be extracted with relevant date information.
2. Treat the CURRENT TIME as the time the CURRENT MESSAGE was sent. All temporal information should be extracted relative to this time.
User Prompt:
<FACT TYPES>
[
{
"fact_type_name": "EMPLOYMENT_RELATIONSHIP",
"fact_type_signature": ["Person", "Organization"],
"fact_type_description": "Represents employment relationship between a person and organization"
},
{
"fact_type_name": "LOCATION_RELATIONSHIP",
"fact_type_signature": ["Entity", "Location"],
"fact_type_description": "Represents location-based relationship between entities"
}
]
</FACT TYPES>
<PREVIOUS_MESSAGES>
[
"user: Hi, I'm planning a trip to California next month.",
"assistant: That sounds exciting! What part of California are you planning to visit?"
]
</PREVIOUS_MESSAGES>
<CURRENT_MESSAGE>
user: I'm going to visit San Francisco and meet my colleague John Smith who works at Google there. He started working there in January 2022.
</CURRENT_MESSAGE>
<ENTITIES>
[
{"id": 0, "name": "user", "entity_types": ["Entity"]},
{"id": 1, "name": "San Francisco", "entity_types": ["Location"]},
{"id": 2, "name": "John Smith", "entity_types": ["Person"]},
{"id": 3, "name": "Google", "entity_types": ["Organization"]}
]
</ENTITIES>
<REFERENCE_TIME>
2023-08-15T14:30:00Z # ISO 8601 (UTC); used to resolve relative time mentions
</REFERENCE_TIME>
# TASK
Extract all factual relationships between the given ENTITIES based on the CURRENT MESSAGE.
Only extract facts that:
- involve two DISTINCT ENTITIES from the ENTITIES list,
- are clearly stated or unambiguously implied in the CURRENT MESSAGE,
and can be represented as edges in a knowledge graph.
- Facts should include entity names rather than pronouns whenever possible.
- The FACT TYPES provide a list of the most important types of facts, make sure to extract facts of these types
- The FACT TYPES are not an exhaustive list, extract all facts from the message even if they do not fit into one
of the FACT TYPES
- The FACT TYPES each contain their fact_type_signature which represents the source and target entity types.
You may use information from the PREVIOUS MESSAGES only to disambiguate references or support continuity.
# EXTRACTION RULES
1. Only emit facts where both the subject and object match IDs in ENTITIES.
2. Each fact must involve two **distinct** entities.
3. Use a SCREAMING_SNAKE_CASE string as the `relation_type` (e.g., FOUNDED, WORKS_AT).
4. Do not emit duplicate or semantically redundant facts.
5. The `fact_text` should quote or closely paraphrase the original source sentence(s).
6. Use `REFERENCE_TIME` to resolve vague or relative temporal expressions (e.g., "last week").
7. Do **not** hallucinate or infer temporal bounds from unrelated events.
# DATETIME RULES
- Use ISO 8601 with "Z" suffix (UTC) (e.g., 2025-04-30T00:00:00Z).
- If the fact is ongoing (present tense), set `valid_at` to REFERENCE_TIME.
- If a change/termination is expressed, set `invalid_at` to the relevant timestamp.
- Leave both fields `null` if no explicit or resolvable time is stated.
- If only a date is mentioned (no time), assume 00:00:00.
- If only a year is mentioned, use January 1st at 00:00:00.
翻译成中文是：
```plain text 系统提示词：
你是一个专业的事实抽取器，能够从文本中提取事实三元组（fact triples）。
- 提取的事实三元组也应包含相关的日期信息。
- 将“当前时间”视为“当前消息”被发送的时间。所有与时间相关的信息都应相对于该时间进行解析。
用户提示词：
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