智能体记忆系统与长期上下文管理
记忆系统是智能体实现长期学习和跨会话协作的关键。当前主流编程智能体的记忆主要依赖上下文窗口，但这不足以支撑复杂项目。
记忆层次
- 工作记忆：当前上下文窗口内的对话
- 短期记忆：会话级的历史摘要
- 长期记忆：跨会话的知识和决策记录
python
class AgentMemory:
def __init__(self):
self.working = [] # 当前对话
self.session = [] # 会话摘要
self.persistent = KVStore() # 持久化存储
def store_decision(self, decision):
self.persistent.put(
key=f"decision:{decision.topic}",
value={"rationale": decision.rationale, "timestamp": now()}
)
def recall(self, query):
return self.persistent.search(query)CLAUDE.md 作为外部记忆
CLAUDE.md 本质上是一种长期记忆机制——将项目规则和关键决策持久化，每次会话自动加载。