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AI代理记忆：构建有状态的人工智能系统
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
AI代理记忆将无状态语言模型转变为能够记住过去互动的系统，通过存储和检索信息，保持上下文、学习经验并执行多步骤任务。短期记忆用于当前交互，长期记忆则跨会话保存信息。这种记忆丰富的代理在客户服务和企业工作流自动化中表现优异，显著提升效率和客户满意度。
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关键要点
- AI代理记忆将无状态语言模型转变为能够记住过去互动的系统。
- 记忆系统存储和检索信息，保持上下文、学习经验并执行多步骤任务。
- 短期记忆用于当前交互，长期记忆则跨会话保存信息。
- 有记忆的代理在客户服务和企业工作流自动化中表现优异，提升效率和客户满意度。
- 无状态系统无法处理复杂的工作流，而有状态代理能够维护对话上下文并基于历史模式做出决策。
- 客户服务自动化中，记忆支持代理能够记住客户偏好并学习过去的互动。
- 长期记忆允许代理在多个会话中保存信息，构建个性化用户体验。
- 短期记忆用于当前任务的上下文管理，而长期记忆则在会话之间持久保存信息。
- 生产系统通常使用多种记忆类型，包括短期记忆、长期记忆和其他专用记忆类型。
- 代理记忆系统通过编码、存储、检索和集成四个阶段来克服语言模型的上下文限制。
- 构建代理记忆系统需要平衡语义理解、关系推理和性能可扩展性。
- Redis提供了一个平台，支持短期记忆、长期记忆和事件日志的管理，简化了系统集成。
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