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最近更新时间：2026-03-02 21:33:03
尽管大语言模型能力强大，但其原生记忆机制存在根本性限制，难以支撑真实场景中的长期、个性化、高可靠交互。在开发Agent过程中，存在以下问题：
上下文有限：即使大模型支持超长 Token 上下文，也无法承载用户的长期知识与历史偏好。
无状态遗忘：用户过去表达的兴趣或设置，在新对话中完全丢失，无法实现连贯体验。
记忆管理复杂：随着交互增多，开发者需自行处理记忆的存储、检索、去重与更新，极易引入混乱和错误。
“记忆库” 产品为了解决以上问题，补足 Agent 原生能力的核心短板，实现Agent从 “单次交互工具” 升级为 “具备持续认知能力的智能体”。为 Agent 提供企业级长时记忆管理能力，实现存取用户长期记忆信息，供AI应用使用。
收集、分析和关联一系列会话信息，提取、生成和写入记忆。
产生新会话则会对相关记忆进行更新、整合及淘汰。
支持在特定场景读取并使用记忆。
企业客服：基于多维度记忆架构，精准留存用户问题、偏好与历史工单，实现连贯、高效的智能服务。
办公助手：通过结构化业务记忆与流程跟踪，自动沉淀会议纪要、待办与知识要点，打造持续进化的协同助理。
医疗健康：依托用户健康档案与交互轨迹长效存储，提供个性化健康建议与持续化健康管理。
创建记忆库：实现Agent跨会话记忆能力，辅助Agent个性化、长期化演进。
集成记忆库：创建记忆库成功后，可根据集成示例，在Agent中集成记忆库。即可实现异步对会话内容进行记忆生成、存储、提取。当前支持KS ADK、Langchain及Langgraph框架。
检索记忆：您可记忆根据用户ID、记忆内容、记忆中时间信息等维度进行检索。
纯净模式
