上期聊了Agent是个什么东西——其实就是给AI装了手脚，让它能真的去干活，而不只是”接着写”。

不少人看完说终于看懂了。

自从Agent有了手脚之后，还缺一样关键的东西。

缺了人类的记忆。

跟同事说”帮我订个昨天说的那个会议室”，同事会想起来昨天你们聊的是几楼、几点、多少人。

和AI说同样的话，它不知道在说什么。

每一次和AI对话，它都是一张白纸。昨天聊了什么、你喜不喜欢、之前交代过什么——它全不记得。

这就是为什么很多人用AI用着用着就烦了。每次都要重新介绍背景、重新说需求、重新告诉它你的偏好。像跟一个永远失忆的人合作。

有记忆的Agent会记住你的出行偏好

咱们拿旅行规划举例。

没记忆的Agent，每次让它规划旅行，它都从零开始：查你的日历、查机票、查酒店……

有记忆的Agent，会记住你上次说想去日本、喜欢住靠近地铁的酒店、预算是5000块。下次你再说”帮我看看机票”，它会直接去查你喜欢的那个航空公司、你常飞的时段。

一个每次都从零开始，一个会越用越懂你。

这差距太大了。

记忆分好几层

短期记忆——就是你们正在聊的这段对话。现在的AI基本都有这个，聊着聊着不会突然失忆。

长期记忆——跨会话的记忆。今天聊的，下个月还能想起来。这个现在的AI大部分做不好，聊完关掉窗口就忘了。

工作记忆——Agent在干活的过程中，中间步骤的结果要记下来。比如规划旅行，查完机票发现超预算了，要记住”预算不够”这件事，后面选酒店的时候才不会白忙活。

这三层记忆都要管好，Agent才干得越来越顺手。

有哪些好用的记忆框架

OpenClaw（国内叫”龙虾”）是帮Agent管理记忆的工具框架。国内现在好用的有几个：

通义千问的Memory功能——阿里出的，跟通义千问大模型深度绑定，记忆存在阿里云上，国内访问快，中文支持也好。适合已经在用通义千问的人。

扣子的记忆功能——字节出的AI助手平台，记忆功能做得比较完整，短期长期工作记忆都有，而且可以设置记住哪些、忘掉哪些。缺点是只能用在扣子平台上，不能拿到别的地方用。

Dify的记忆模块——开源的，可以自己部署，数据存在自己的服务器上，隐私更好。适合有点技术能力的人，或者公司在用的。

讯飞火星的记忆功能——讯飞出的，中文语音和文本都支持，记忆准确度还可以，但功能不如前面几个完整。

其实现在还没有一个”最好”的记忆框架，每个都有短板。通义千问和扣子相对好用一点，但也不完美。

记忆这件事其实特别难

让AI记住”用户喜欢住靠近地铁的酒店”其实特别难。

第一，要记住什么。Agent跟用户聊了一百句话，哪句是对用户偏好的描述，哪句只是随口一说，它也要判断。判断错了，记了一堆没用的，反而干扰下次决策。

第二，要怎么记住。存在哪里？存在向量数据库里？还是存在文件里？存的时候怎么保证隐私？这些都是工程问题。

第三，要什么时候取出来用。记住了不用，等于没记。但每次都把所有记忆翻出来，又太慢了。

现在的这些记忆框架，其实都还在早期，记错了、记漏了、记住了不该记住的——这些问题都还在。

说回来，龙虾（openclaw属于AI Agent）

其实龙虾就是智能体Agent的一种，只不过它多了记忆和操作电脑的能力。

手脚让它能真的干活，记忆让它干的活越来越贴合你的需求。

两者加在一起，AI才真的开始从”嘴替”变成”真的能帮上忙的助手”。

期望以后记忆这件事能做得更好，Agent + 记忆，才是真的智能体。

一起进化，一起成长。