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Memory 体系
这一模块关注 Agent 如何跨轮次、跨阶段、跨信息源地记住信息，并引出四种记忆形态、RAG 的系统定位，以及写入、存储、蒸馏这些工程化落地问题。
Memory 体系
一旦任务跨越多轮、多阶段和多来源信息，单次上下文就不够用了。
模块定位
Memory 不是单一技术名词，而是 Agent 系统里"如何保留、检索和组织信息"的整体设计问题。
适合谁读
- 已经发现单轮上下文无法支撑真实任务的人
- 想理解工作记忆、长期记忆和外部知识库区别的人
- 想把 RAG 放回系统设计语境，而不是只记住检索流程的人
- 想知道记忆系统在真实工程里怎么落地——什么时候写、写在哪、怎么从经历提炼成知识的人
进入前建议
- 已读 Agent 核心机制
- 已经理解上下文窗口的限制和工具调用的角色
推荐顺序
- 先读 Memory 的四种形态，建立记忆系统的职责划分。
- 再读 RAG 原理，理解检索增强为什么只是 Memory 体系中的一种能力。
- 接着读 记忆的写入时机与遗忘策略，理解什么时候该写入、什么时候该主动遗忘。
- 再读 向量库与图存储的选型对比，理解记忆该存在什么样的结构里。
- 最后读 从 Episodic 到 Semantic 的蒸馏流程实战，把过程记录如何提炼为稳定知识的完整流程走一遍。
本模块文章
| 文章 | 类型 | 简介 |
|---|---|---|
| Memory 的四种形态 | 原理 | 从系统视角理解记忆的职责划分 |
| RAG 原理 | 原理 | 用更工程化的视角理解检索增强生成 |
| 记忆的写入时机与遗忘策略 | 工程/实战 | 理解写入触发时机、遗忘策略与冲突处理 |
| 向量库与图存储的选型对比 | 工程 | 理解语义检索与关系推理该分别用什么存储结构 |
| 从 Episodic 到 Semantic 的蒸馏流程实战 | 实战 | 一条从经历到稳定知识的完整蒸馏 pipeline |
学完后去哪里
如果你开始关注复杂任务拆分和角色协作，下一步进入 多 Agent 系统。如果你更关心实际工具落地，也可以直接进入 工具与框架。