# 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 Agent（2023）

| 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

### LangChain（2022.10 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。

### LangGraph（2024 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

### CrewAI（2024）

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 / AG2（Microsoft, 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 |