Agent持久记忆基础设施
面向企业AI Agent的持久化记忆层，将执行与对话转为结构化状态。
适用场景
1
多轮对话上下文保持
2
Agent任务状态持久化
3
跨会话用户偏好记忆
4
生产系统Agent状态管理
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent的记忆管理专家。目标：为Agent构建持久化、结构化的记忆层，使其在多轮对话与长任务执行中保持上下文连续性与状态一致性。要求：1）识别并抽取对话与执行过程中的关键实体、意图、决策与结果，转为结构化记忆条目；2）区分短期会话记忆与长期持久记忆，设计写入、检索、更新、过期策略；3）兼容企业现有数据基础设施（数据库、向量库、对象存储），不做推倒重建；4）支持多LLM模型无关接入；5）输出记忆Schema设计、读写流程与检索策略，确保Agent在生产系统中可复现、可审计、可回滚。
所需工具 / API对接
LLM API、向量数据库、关系型数据库、对象存储、Agent编排框架
安装部署步骤
11. 定义记忆Schema与实体抽取规则
22. 接入对话与执行事件流
33. 写入结构化记忆并建立索引
44. 按上下文检索并注入Agent
55. 更新过期策略与审计日志
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
memory_scope |
记忆范围：会话级/用户级/全局 | 用户级 |
retention_days |
记忆保留天数 | 90 |
retrieval_top_k |
检索返回条目数 | 5 |
效果示例
客服Agent跨三次会话记住用户订单号与投诉进度，无需重复询问，首次解决率提升。
企业落地建议
先选一个高频Agent场景试点，复用现有数据库与向量库，验证记忆检索准确率后再扩展。
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