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原文中文，约20200字，阅读约需49分钟。
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内容提要
本文翻译了《智能体设计模式》第八章，讨论智能体系统的内存管理机制。智能体需有效管理短期和长期记忆，以便做出明智决策和维持对话。短期记忆处理当前信息，长期记忆存储跨会话数据。高效的内存管理对智能体的学习和个性化交互至关重要。
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关键要点
- 智能体需要有效管理短期和长期记忆，以做出明智决策和维持对话。
- 短期记忆处理当前信息，长期记忆存储跨会话数据。
- 高效的内存管理对智能体的学习和个性化交互至关重要。
- 短期记忆类似于工作记忆，保存当前正在处理的信息。
- 长期记忆充当信息存储库，跨多个交互保留信息。
- 内存管理对于智能体跟踪信息和表现出智能至关重要。
- 聊天机器人依赖短期记忆维持对话流畅性，长期记忆提供个性化交互。
- 面向任务的智能体需要短期记忆跟踪任务进度，长期记忆访问用户相关数据。
- 个性化体验的智能体利用长期记忆存储用户偏好和行为。
- 智能体通过学习过去的交互来提升性能，存储成功策略和新信息。
- 信息检索智能体访问知识库以支持响应。
- 自主系统需要内存存储地图和物体位置。
- Google智能体开发套件提供结构化的内存管理方法。
- SessionService管理聊天线程的生命周期，MemoryService管理长期知识。
- ADK的Session和State用于临时数据，MemoryService用于长期知识。
- 长期记忆分为语义记忆、情景记忆和程序记忆。
- Memory Bank提供持久化的信息存储与回忆能力。
- 有效的内存管理是智能体超越基本问答能力的关键。
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