第 6 章 记忆管理和上下文工程

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重要学习目标

1. 理解 智能体记忆系统的认知科学基础，区分工作记忆、短期记忆、长期记忆、情景记忆的特点与功能
2. 理解 上下文工程范式的核心思想，掌握从存储导向到检索导向的范式转变
3. 应用 U 型注意力曲线原理优化信息放置策略，最大化关键信息的召回率
4. 应用 三层信息架构（L1/L2/L3）和四策略框架进行上下文优化
5. 分析 不同压缩策略的代价与收益，选择适合任务特征的压缩方法
6. 创造 设计具有分层记忆架构的智能体系统，实现短期、中期、长期记忆的协同管理
7. 评价 在给定场景中评估记忆管理策略的成本效益，平衡信息保留与上下文空间

记忆管理和上下文工程核心概念总览

想象这样一个场景：你是某私人银行的智能理财顾问，正在服务一位 VIP 客户。客户三个月前曾表达过对 ESG 投资的兴趣，上周讨论了孩子的教育金规划，今天又提到想了解海外资产配置。如果你记不住这些对话历史，每次都要客户从头解释需求，服务体验会大打折扣。

这就是本章要解决的问题：如何让智能体具备高效的记忆能力？

记忆管理的关键不是存多少，而是在正确的时间找到正确的信息。这就是上下文工程的核心思想——不追求无限大的上下文窗口，而是追求高信号密度的信息检索。

本章将从认知科学出发，建立智能体记忆的四层架构：工作记忆（上下文窗口）、短期记忆（会话历史）、长期记忆（外部存储）、情景记忆（决策轨迹）。然后深入探讨上下文工程的核心技术：U 型注意力曲线、缓存优化、压缩策略、分区策略。最后通过一个真实的自我进化 AI 副本案例，展示所有概念如何在实践中协同工作。