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# Agent 记忆架构
> 从"人类管理 AI 的记忆"到"AI 自己管理自己的记忆"。
## 早期自主 Agent2023
| Agent | 上线时间 | 记忆方案 |
|-------|----------|---------|
| **AutoGPT** | 2023.03 | 最初用 Pinecone 向量数据库存记忆后简化为本地文件存储。5 个月 GitHub 100K+ stars |
| **BabyAGI** | 2023.03 | 任务创建/执行/优先级循环 + 向量记忆Pinecone。作者 Yohei Nakajima |
| **AgentGPT** | 2023.03 | 浏览器端自主 Agent |
**早期特点**:记忆方案粗糙,向量数据库当万能解法,经常"记了但找不到"。
## 框架记忆模块
### LangChain2022.10 上线)
| 记忆类型 | 说明 |
|---------|------|
| ConversationBufferMemory | 保留全部对话历史最简单token 爆炸) |
| ConversationSummaryMemory | 用 LLM 总结历史(省 token丢细节 |
| VectorStoreRetrieverMemory | 对话存入向量库,按相关性检索 |
演进:从简单的对话历史 → 复杂的分层记忆类型。
### LangGraph2024 上线)
- **基于状态的记忆**checkpointing 机制
- **线程级持久化**:每个对话线程独立状态
- **2025 初**长期记忆支持上线JSON 文档存储 + 自定义命名空间
### CrewAI2024
四种记忆类型:
```
短期记忆 ← 当前任务上下文
长期记忆 ← 跨任务持久化
实体记忆 ← 关于人/物/概念的结构化信息
程序记忆 ← "怎么做"的经验积累
```
统一 Memory 类 + LLM 分析内容 + RAG 支持检索。
### AutoGen / AG2Microsoft, 2023
- ListMemory按时间顺序记录
- 对话级记忆:维护多 Agent 间的对话历史
## Agent SDK
| SDK | 发布时间 | 核心特性 |
|-----|----------|---------|
| **OpenAI Agents SDK** | 2025.03 | Swarm 的生产级演进4 个核心原语Agents/Handoffs/Guardrails/Tools提供者无关 |
| **Claude Agent SDK** | 2025 | 与 Claude Code 同基础设施;程序化构建 Agent支持文件编辑、命令执行、MCP 集成 |
## Agent 记忆架构的演进
```
2023 初 ──── "向量数据库就是记忆"
AutoGPT/BabyAGI 用 Pinecone 存一切
问题:检索质量差,无结构
2023-2024 ── "框架化记忆管理"
LangChain 提供多种 Memory 类型
开始区分短期/长期/实体记忆
2024 ─────── "结构化 + 持久化"
LangGraph checkpoint、CrewAI 四种记忆
Agent 开始有"经验积累"
2025 ─────── "SDK 级记忆"
OpenAI / Claude Agent SDK 提供原生记忆
MCP 让 Agent 接入任意外部记忆
2026 ─────── "自主记忆管理"
Agent 决定记什么、忘什么、什么时候回忆
Claude Code auto-memory 是典型案例
```
## 核心转变
| 维度 | 早期2023 | 现在2025-2026 |
|------|-------------|-------------------|
| 谁管理记忆 | 开发者硬编码 | Agent 自主决策 |
| 存储方式 | 全塞向量库 | 分层(工作/短期/长期/程序) |
| 检索方式 | 向量相似度 | 多策略(向量+图谱+时序+语义) |
| 跨 Agent 共享 | 不支持 | MCP 标准化共享 |
| 经验学习 | 无 | 程序记忆 / auto-memory |