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如何构建能够记住用户偏好的AI代理（不破坏上下文）
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原文英文，约2500词，阅读约需9分钟。
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内容提要
个性化是AI应用中的重要需求，但不当实现可能导致代理失效。有效个性化需分离短期上下文、会话状态和长期记忆，避免混淆。设计时应使用代理开发工具（ADK）和模型上下文协议（MCP），确保推理、执行和记忆管理的清晰分离，以提高可维护性和可调试性。
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关键要点
- 个性化是AI应用中的重要需求，但不当实现可能导致代理失效。
- 有效个性化需分离短期上下文、会话状态和长期记忆，避免混淆。
- 设计时应使用代理开发工具（ADK）和模型上下文协议（MCP），确保推理、执行和记忆管理的清晰分离。
- 个性化不等于“记住一切”，代理状态通常分为短期上下文、会话状态和长期记忆三类。
- 混合这些类别会导致代理行为不可预测，记忆无限增长。
- 代理核心负责推理和规划，工具执行外部操作，记忆服务安全存储用户数据。
- ADK作为代理编排框架，帮助结构化代理系统，确保推理与执行分离。
- 长时记忆应被视为结构化数据，需明确记忆的入库规则。
- 用户应有权查看、导出和删除存储的偏好，处理敏感数据时需谨慎。
- 个性化AI代理需要明确的责任分离，以避免常见的失败模式。
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