想让AI真正“懂你”，光靠即时对话远远不够——关键在于记忆。

在构建智能对话系统时，随着对话逐渐深入，如何让AI记住过往交互、保持上下文连贯，同时不拖垮性能，是一道绕不开的坎。随着对话轮次增多，两个问题会越来越明显：

重要的早期信息被“遗忘”，回复开始跑偏；

上下文越拉越长，计算开销飙升，响应越来越慢。

像 Mem0 这类开源框架虽然降低了使用门槛，但要真正用好，我们仍需理解背后的记忆机制。只有清楚不同策略的优劣，才能根据场景做出合理选择。本文将深入分析八种常见记忆策略，并结合示例代码阐述其实现思路。

01 全量记忆：保留所有上下文

全量记忆是最直观的策略——每轮对话全部保留，供后续使用。

特点分析

优点：实现简单，信息完整

缺点：对话增长快，会触发上下文限制；成本高

适用场景：短对话或一次性问答

02 滑动窗口：仅保留近期信息

通过固定长度窗口，只保留最近N轮对话，避免上下文无限膨胀。

特点分析

优点：低开销、实现简单

缺点：早期信息遗忘快，无法长期记忆

适用场景：FAQ、闲聊机器人等短对话场景

03 相关性过滤：智能筛选重要信息

为每条记忆打分，保留重要内容，丢弃次要信息。

特点分析

优点：关键内容不丢失，智能化管理

缺点：评分算法复杂，可能误判

适用场景：知识型对话或信息密集型场景

04 摘要/压缩：浓缩核心信息

将冗长对话压缩为摘要，只保留关键信息。

特点分析

优点：节省上下文空间，保留要点

缺点：摘要质量依赖模型，可能遗漏信息

适用场景：长对话、连续性用户交互

05 向量数据库：语义检索记忆

将对话内容向量化存储，基于语义进行检索，实现长期记忆。

特点分析

优点：语义检索，支持长期存储

缺点：依赖向量质量，需额外数据库维护

适用场景：个性化助手、跨会话记忆

06 知识图谱：结构化记忆

通过构建实体-关系图谱，实现信息的结构化存储与推理。

特点分析

优点：可做推理，信息可追溯

缺点：构建维护成本高

适用场景：科研、法律、企业客户服务等复杂场景

07 分层记忆：短期与长期结合

结合短期窗口与长期可检索记忆，实现类似人脑的分层管理。

特点分析

优点：短期快速响应，长期记忆可检索

缺点：实现复杂，需要多模块协调

适用场景：个性化助理、跨天日程管理、企业客服

08 类OS内存管理：模拟Swap机制

参考操作系统内存管理，将近期对话视为“RAM”，历史信息视为“Disk”，需要时进行Page In。

特点分析

优点：冷热分层管理，节省资源

缺点：Page策略设计复杂，拼接逻辑需谨慎

适用场景：低延迟对话、高容量长期记忆需求

这八种记忆策略包含了从简单到复杂、从短期到长期，以及从非结构化到结构化等多种实现思路。理解这些原理后，开发者能够根据业务需求选择最适合的记忆机制，从而实现高效、个性化和可扩展的AI智能体。