3、长期记忆

3.1 基本理解

3.1.1 什么是长期记忆
短期记忆记录的是会话级别（线程，Thread） 的数据， 会话间不共享。
而长期记忆记录的是用户特定或应用级别的数据，任何会话都可以随时访问。

比如：

• 你喜欢简短回答
• 你偏好 Python
• 某个用户是 VIP
• 某个流程过去怎么做效果更好
• 这类信息不属于某一条聊天，而属于“用户/组织/应用本身”。

3.1.2 类型划分
LangChain参考CoALA paper将长期记忆划分为三类：

类型1：Semantic Memory（语义记忆）
即“事实类记忆”，记录事实/用户偏好/概念，如：

• 用户喜欢简洁回答
• 用户常用中文
• 某个公司属于哪个行业

类型2：Episodic Memory（情景记忆）
即“经验类记忆”，记录Agent过去执行的动作，如：

• 过去某个任务是怎么成功的
• 某种用户输入下，怎样回答效果最好

在Agent里，这常常表现为 few-shot examples（少样本示例）：
不直接告诉模型规则，而是给它看几个“输入 -> 输出”的例子，让它照着学
类型3：Procedural Memory（程序性记忆）
即“规则/做事方法”，如

• Agent的系统提示词
• Agent的工作流程
• 工具调用规则

3.1.3 存储架构

举例1：
每个namespace存储的都是key-value键值对，通过key可以唯一标识一条value。

举例2：
同一个 AI 应用通常会为每个独立会话维护各自的短期状态 State；而长期记忆通常可以共享同一个
Store 实例，再通过 namespace 区分不同用户、组织、业务域或会话相关数据。如下：