为生产级 AI Agent 构建持久化记忆:五阶段流水线与四种设计模式

每一次 LLM 调用都是无状态的。模型读上下文窗口，生成响应然后忘掉一切。这对单轮问答没问题。对下列任何一类 Agent，这都是致命的：

• 保持连续性——"我昨天刚跟人说过这件事，为什么还要再解释一遍？"
• 从交互中学习——Agent 应当知道这个用户的账户、历史问题、首选语言
• 积累组织知识——哪些解决路径能关闭工单，哪些意图预示升级
• 从崩溃中恢复——一个外呼 20 万通电话的批处理 Agent，失败后必须从呼叫者 #87,431 续上，而不是重启

我们的第一反应是把整段对话塞进上下文窗口，但是在生产环境中会出现问题：

 

https://avoid.overfit.cn/post/2022946d078c47af92cc72b0e20bede4