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Agent 记忆系统设计：上下文窗口装不下的长期项目，什么该记住、什么该忘掉

前言

上一篇聊部署形态，结尾留了个钩子：会话跨天之后，记忆怎么设计。这篇把它补上。

先摆一个做 Agent 绕不开的场景：项目持续三周，用户周一说"数据库用 PostgreSQL,别用 ORM",周三的会话里 Agent 又推荐了 Prisma。它不是故意忘的——上下文窗口只保留当前对话，前几天的会话早就被截断了。用户视角这叫"失忆"，工程视角这是没有记忆层。

先把两个概念切开：

• 上下文(context)：这次对话的"内存"，模型推理时真正能看到的全部内容，会话结束(或截断)就没了；
• 记忆(memory)：跨会话的"磁盘"，昨天存的东西今天还在，需要主动决定写什么、读什么、什么时候删。

记忆系统设计的全部问题，就是往这块磁盘写什么、怎么组织、什么时候读、什么时候扔。这篇文章讲我落地的分层方案：从最简的 Markdown 文件，到检索式记忆库，再到最难的部分——写入策略。代码是 TypeScript。

一、先分清三种"记住"

不是所有"记住"都是同一种东西，混着设计必然做砸：

1. 会话内记忆。当前对话的上下文，模型天然"记得"。要处理的只是装不下怎么办：截断、压缩、摘要——这是上下文管理，不是记忆系统，这篇不展开；
2. 工作记忆(项目状态)。跨会话但要持续更新的内容:当前进行到哪、做过什么决策、下一步是什么。特征是"每条记忆都有半衰期"，上周的状态这周可能就作废；
3. 长期记忆(稳定事实)。用户的偏好、项目的技术栈约束、踩过的坑。特征是低频写、高频读，写下去基本不改。

三种"记住"对应三种完全不同的存储和淘汰策略。工作记忆适合"一个文件整体覆盖更新"，长期记忆适合"逐条积累 + 检索"。最常见的失败是把工作记忆塞进长期记忆库——三个月后检索回来一堆过期进度，比没有记忆更糟。

二、最简可用方案：一个 Markdown 文件，可能就够了

动手上向量库之前，先看看需求的真实规模。单项目、单用户的 Agent，有价值的跨会话记忆通常不超过十几条：技术栈约束、几个关键决策、当前进度、几条教训。这个量级，一个结构化的 Markdown 文件就是最优解:

# 项目记忆 ## 技术约束 - 数据库:PostgreSQL 16,禁用 ORM,统一用 Kysely - 部署:Docker Compose,单机,无 K8s ## 关键决策 - [10-12] 认证选了 session 而不是 JWT:理由是同域部署,不需要跨服务鉴权 - [10-14] 放弃微服务拆分:三人团队,拆了没法维护 ## 当前进度 - 支付回调联调中,沙箱环境返回签名偶尔校验失败(待排查) ## 教训 - 直接改 DB 数据不写迁移脚本,下次部署会丢——已经踩过一次

使用方式同样简单：会话开始时整个注入 system prompt,会话结束(或每完成一个里程碑)时让 Agent 输出更新后的版本整体覆盖:

async function loadMemory(): Promise<string> { try { return await fs.readFile(MEMORY_PATH, "utf8"); } catch { return "（暂无项目记忆）"; } } async function saveMemory(content: string): Promise<void> { // 整体覆盖,不 append——过期状态靠这次写入自然消失 await fs.writeFile(MEMORY_PATH, content, "utf8"); }

整体覆盖而不是追加，是关键设计：过期信息的退出机制靠"重写"实现，不需要任何删除逻辑。Agent 每次更新时自然会把"支付回调联调中"替换成新状态，旧的进度不会堆积。

这个方案的边界也很清楚：记忆条目多到全量注入会挤占上下文(经验值大约超过 4-8KB),或者多项目共享同一个记忆库需要隔离，就到了换方案的临界点。

三、检索式记忆：什么时候该上向量库

当记忆条目超出"全量注入"的规模——比如 Agent 服务多个项目、或者要积累用户在长期使用中的碎片事实——就该按需检索了。套路和 RAG 一样：写入时嵌入，查询时 top-k:

interface MemoryEntry { id: string; content: string; embedding: number[]; createdAt: number; kind: "fact" | "decision" | "lesson" | "preference"; } async function recall(query: string, topK = 5): Promise<MemoryEntry[]> { const [qv] = await embed([query]); const all = await store.all(); return all .map(e => ({ e, score: cosine(qv, e.embedding) })) .sort((a, b) => b.score - a.score) .slice(0, topK) .map(x => x.e); }

但检索式记忆有三个 RAG 场景没有的坑：

• 最相似的往往不是最该用的。用户问"数据库怎么连接"，检索召回三条连接相关的旧记忆，但上周刚做过"连接池从 10 调到 50"的决策可能排在第五。所以排序要叠加时间权重，同分近邻里新的优先，甚至"最近 N 天内的事实直接保送"；
• 碎片事实会互相矛盾。记忆库里同时存在"用户在用 Vite"(三个月前)和"用户迁到 webpack 了"(上周)，两条都高度相似。不处理冲突，检索等于随机翻旧账；
• 每轮都检索是浪费。很多问题根本不涉及历史记忆。先用轻量判断(这轮对话是否涉及用户偏好/历史决策)决定要不要查，而不是无脑每轮 top-5 注入——那是在用上下文预算给记忆库交税。

四、写入策略：比读取难一个量级

读取顶多是排序问题，写入是"什么值得记住"的判断问题，这才是记忆系统的成败点。

按价值分三档：

• 必记：用户显式要求记住的("记住我用 pnpm")；纠正性反馈("不要用 var,项目统一 const")——这类不记，下个会话必然重犯；
• 值得记：稳定的约束和事实(技术选型及理由、部署环境)；踩坑教训(成因和规避方法都成立的)；
• 别记：过程性内容(尝试了什么失败了什么)、一次性任务细节、可以被代码和文档直接查到的信息。记忆库里最没价值的就是"我们讨论过 X"这种会议纪要式条目。

两个落地规则：

其一，冲突用覆盖不用追加。新事实和旧事实矛盾时，旧的那条必须删除或标记作废，而不是两条并存。实现上给写入加一步"相似检索 + 冲突消解"：新条目写入前先查 top-3,语义冲突(同一主体、相反断言)就替换。用户搬家了，记忆库里只能有一个地址。

其二，遗忘要有机制，不能靠自觉。最简单的两种:createdAt超过 TTL 且未被检索命中的条目定期清理；每过一段时间(或条目超阈值时)跑一次"蒸馏"——让模型把几十条碎片合并成几条结构化事实，比如二十条关于部署的零散记录合并成"部署环境"一节。蒸馏和第二节的整体覆盖是同一件事在检索式存储上的翻版：给记忆一个收敛机制，否则它只会单调膨胀。

五、务实的分层：三种存储各管一段

把上面的方案叠成分层结构，按记忆的性质路由：

| 层 | 存储 | 内容 | 读法 | 写法 | | --- | --- | --- | --- | --- | | L1 | 会话上下文 | 当前对话 | 自动 | 自动 | | L2 | 项目记忆文件 | 约束/决策/进度/教训 | 每次会话全量注入 | 里程碑时整体覆盖 | | L3 | 向量记忆库 | 碎片事实/偏好/长尾细节 | 相关时 top-k 检索 | 逐条写入+冲突消解 |

路由规则一句话：结构化的、每次都该看的知识进 L2;零散的、按需才相关的进 L3。团队共享的项目约束写成文档和 L2 注入，用户个人的使用偏好进 L3 检索——混在一起，两边都做不好。

一个容易忽略的点：给用户看记忆、让用户改记忆。记忆错了(过期的偏好、错误的教训)比没有记忆更伤，因为它会固执地影响每次会话。一个/memory命令让用户查看和编辑当前记忆，是信任问题，也是调试问题——记忆系统出问题时，你总得有个地方看它到底记了什么。

写在最后

清单版总结：

• 先分清会话内/工作记忆/长期记忆,三者存储和淘汰策略完全不同;
• 单项目先上 Markdown 文件整体覆盖,超出 4-8KB 再考虑向量库——不要一上来就 RAG;
• 检索式记忆叠加时间权重,同分近邻新的优先;每轮检索前先判断"这轮需不需要记忆";
• 写入按三档过滤:显式指令和纠正反馈必记,过程性内容别记;冲突覆盖不追加;遗忘靠 TTL + 定期蒸馏;
• L2 进度状态、L3 碎片偏好,分层路由;给用户一个查看和编辑记忆的入口。

记忆系统做好之后，你会发现下一个瓶颈是上下文本身：长会话里早期内容被截断，Agent 行为就开始"变形"——下一篇文章可能聊聊会话内的上下文管理：压缩时机、摘要策略，以及什么内容永远不该被压缩掉。