AI Agent 靠这五层记忆记住你，LLM 本身啥都不存

AI Agent Harness 中的记忆。LLM 是无状态的，因此 AI Agent 中的每一点记忆都是 harness 保存到磁盘并在需要时重新加载的东西。大多数优秀的 agent harness 会将记忆分为几个层级，让我们逐一分析：

- 上下文：模型在当前会话中能看到的内容。当接近满时，harness 会总结较早的消息以腾出空间。
- 笔记：agent 在工作时不断更新的进度文件，因此如果会话在中途结束，下一次会话可以读取它并从那里继续。
- 语义：关于你、你的团队和你的项目的事实，比如你的偏好或你在哪个仓库工作。Hermes 将这些保存在 MEMORY.md 和 USER.md 中。
- 程序性：如何完成特定工作。当 agent 弄清楚一些困难的事情时，它会将其写成一项技能，并在下次使用该技能。
- 情景记忆：agent 在需要记住之前发生的事情时可以搜索的每个过去会话的日志。

前两个仅持续到会话或任务结束。其他三个是持久的，因此下次启动 agent 时它们仍然存在。

保存这篇内容，以备下次有人问起 agent 如何记忆时使用。关注 @Saboo_Shubham_ 获取更多关于 Agent Harness 的内容。