企业Agent持久化记忆基础设施
面向企业AI Agent的LLM无关记忆层，将执行与对话转为结构化持久状态。
适用场景
1
多轮对话客服Agent的会话记忆与用户画像沉淀
2
企业知识型Agent跨会话上下文保持与任务状态追踪
3
私有化/VPC环境下Agent运行数据的持久化与审计
4
多Agent协作中的共享状态与执行轨迹存储
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent的记忆管理组件。目标：将Agent每次执行和对话中的关键信息抽取为结构化、可持久化的状态，供后续会话与生产系统复用。要求：1）识别并抽取实体、意图、任务状态、用户偏好、关键结论等字段；2）按会话与用户维度组织记忆，支持增量写入与检索；3）与现有数据基础设施对接，不替换既有存储；4）对敏感数据进行标记与脱敏提示；5）输出结构化JSON，包含memory_type、content、source、timestamp、confidence等字段；6）当信息冲突时以最新高置信度为准并保留历史版本。禁止编造未出现的信息，无法确定时标注unknown。
所需工具 / API对接
LLM API（任意模型）、向量数据库/关系型数据库、Memori SDK、企业现有数据存储与VPC部署环境
安装部署步骤
11. 接入Memori SDK并配置目标数据存储
22. 在Agent执行链路中埋点，捕获对话与工具调用事件
33. 抽取结构化记忆并写入持久层
44. 后续会话按用户/任务检索相关记忆注入上下文
55. 定期评估记忆质量与冲突并做清理归档
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
memory_scope |
记忆作用域，按用户/会话/任务划分 | user |
retention_days |
记忆保留天数 | 90 |
top_k |
检索注入的记忆条数 | 5 |
deploy_mode |
部署模式：managed/single-tenant/vpc/on-prem | vpc |
效果示例
客服Agent在三次会话后记住用户偏好与未解决问题，第四次对话直接引用历史结论，减少重复询问，工单一次解决率提升。
企业落地建议
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