记忆管理

你的Agent有1000万上下文，为什么第50轮就开始失忆？

本文探讨了当前大语言模型Agent面临的“长上下文”悖论：即便上下文窗口扩展至千万级别，Agent在长期对话中仍会表现出显著的记忆衰退。文章深入分析了其背后的技术原理，如注意力机制的稀释、成本权衡与训练数据的影响，并提出了一系列旨在工程化解决Agent“失忆症”的策略，包括选择性记忆、外部检索和状态压缩等，为构建更可靠的AI Agent提供了实践思路。