定义
Agent 记忆系统受人类认知科学启发，将记忆分为四个层次：工作记忆、情景记忆、语义记忆和感知记忆。好的记忆系统是智能体实现持续学习和上下文理解的关键基础设施。
四层记忆架构
1. 工作记忆（WorkingMemory）
定位：短期记忆，存储当前对话上下文，会话结束后自动清理。
技术实现：
- 纯内存存储，容量上限默认 50 条
- TTL 自动过期清理，默认 60 分钟
- 混合检索策略：TF-IDF 向量化（权重 0.7）+ 关键词匹配（权重 0.3）
- 容量满时移除最低优先级项
2. 情景记忆（EpisodicMemory）
定位：长期存储具体交互事件，支持时间序列和会话级检索。
技术实现：
- SQLite + Qdrant 混合存储（结构化 + 向量）
- 会话索引管理，每个记忆关联 session_id
- 评分公式：
(向量相似度 × 0.8 + 时间近因性 × 0.2) × (0.8 + 重要性 × 0.4) - 强调时间近因性：近期事件通常比远期更具参考价值
3. 语义记忆（SemanticMemory）
定位：存储抽象知识、概念、规则和用户偏好，支撑知识推理。
技术实现：
- Neo4j 图数据库（实体-关系图谱）+ Qdrant 向量数据库混合架构
- 自动实体提取、关系抽取，构建结构化知识表示
- 评分公式：
(向量相似度 × 0.7 + 图相似度 × 0.3) × (0.8 + 重要性 × 0.4) - 图检索能发现隐含的多跳关联，这是纯向量检索无法完成的
4. 感知记忆（PerceptualMemory）
定位：处理多模态数据（图像、音频、文本），支持跨模态检索。
技术实现：
- 按模态分离的向量存储（text/image/audio 各自独立 collection）
- CLIP 模型（图像编码）、CLAP 模型（音频编码）
- 指数衰减时间近因性：
exp(-0.1 × age_hours / 24)，最低保底 0.1 - 评分公式同情景记忆
记忆管理器（MemoryManager）
作为核心协调者，提供统一操作接口：
| 操作 | 功能 | 关键参数 |
|---|---|---|
| add | 添加记忆 | content, memory_type, importance(0-1) |
| search | 搜索记忆 | query, limit, memory_types, min_importance |
| forget | 遗忘策略 | importance_based/time_based/capacity_based |
| consolidate | 整合固化 | from_type→to_type, importance_threshold |
| summary | 记忆摘要 | limit |
遗忘机制：三种策略——基于重要性（低于阈值删除）、基于时间（超期删除）、基于容量（超限删除最不重要）。
整合机制：将重要性超过阈值的工作记忆提升为情景记忆（默认 0.7），情景记忆提升为语义记忆（默认 0.8），模拟人脑记忆固化。
RAG 系统架构
采用”五层七步”架构：用户层 → 应用层 → 处理层（MarkItDown → 智能分块 → 向量化） → 存储层（Qdrant + SQLite） → 基础层。
文档处理流水线
任意格式文档 → MarkItDown（微软开源）转换 → Markdown 文本 → 智能分块 → 向量化 → 存储检索。
MarkItDown 支持：PDF、Word、Excel、PowerPoint、JPG/PNG（OCR）、MP3/WAV（转录）、TXT/CSV/JSON/HTML 等。
智能分块策略
标准 Markdown → 标题层次解析（#/##/###） → 段落语义分割 → Token 计算 → 重叠策略优化。以段落为最小单位，避免在句子中间截断。Token 估算针对中英文混合优化。
嵌入服务方案
| 方案 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| DashScope text-embedding-v3 | 云端部署 | 高质量，需 API Key |
| LocalTransformer all-MiniLM-L6-v2 | 离线部署 | 中等质量，无需网络 |
| TF-IDF | 轻量兜底 | 无语义理解，仅词频匹配 |
高级检索策略
多查询扩展（MQE）：LLM 生成多个语义等价的查询，并行检索后合并结果，提升召回率 30%-50%。
假设文档嵌入（HyDE）：先让 LLM 生成假设性答案段落，用该段落向量检索真实文档，桥接”问题-答案”语义鸿沟。
统一流程：生成多路查询 → 并行向量检索（candidate_pool_multiplier=4） → 去重排序返回 top-k。
存储方案设计
| 存储 | 用途 | 技术选型 |
|---|---|---|
| Qdrant | 向量语义检索 | 云/本地，cosine 距离 |
| Neo4j | 知识图谱管理 | Aura 云/本地，Cypher 查询 |
| SQLite | 结构化持久化 | 本地文件 |
数据隔离：user_id 贯穿所有操作、命名空间隔离不同知识库、会话隔离、Qdrant 集合隔离。
关联连接
- RAG — 检索增强生成（RAG 概览）
- Agentic_Systems — 智能体系统总览
- 摘要-hello-agents — Datawhale 智能体教程来源
- Agent_Paradigms — 三种经典 Agent 范式