🧠 Phase 1: 记忆系统
构建AI Agent的长期记忆与上下文管理能力
📖 核心概念
记忆系统是一人公司运营的基础层，负责为AI Agent提供持久化、可检索的上下文信息。通过分层记忆架构，实现短期会话、长期知识与用户偏好的统一管理。
记忆类型
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会话记忆 (Session) - 当前对话上下文，自动管理上下文窗口
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项目记忆 (Project) - 当前任务相关上下文，跨会话保持一致
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长期记忆 (Long-term) - 用户偏好、习惯、知识库，持久化存储
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世界知识 (World) - 通用知识、外部数据源，实时更新
⚡ 关键特性
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语义检索 - 基于向量相似度的智能检索，支持自然语言查询
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元数据标注 - 支持时间戳、来源、重要性等多维度标注
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记忆更新 - 自动过期、主动遗忘、增量更新机制
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隐私保护 - 敏感信息加密存储，按需脱敏
🔧 技术实现
向量数据库存储
// 记忆存储结构
interface Memory {
id: string;
content: string;
embedding: float[];
metadata: {
type: 'session' | 'project' | 'longterm';
timestamp: number;
importance: number;
source?: string;
};
}
📋 执行步骤
1
初始化记忆库
创建向量数据库索引，建立存储连接
2
用户画像构建
从历史交互中提取偏好、习惯、背景信息
3
上下文注入
根据当前任务检索相关记忆，注入到prompt
4
记忆更新
任务完成后保存关键信息，更新记忆库