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长期记忆不是“多塞一点上下文”。本文给出检索范围、排序与注入预算的工程策略,并解释何时用 RAG、何时用摘要、何时把记忆变成工具调用。
AI 摘要
长期记忆不是“多塞一点上下文”。本文给出检索范围、排序与注入预算的工程策略,并解释何时用 RAG、何时用摘要、何时把记忆变成工具调用。
这是一篇偏使用指南方向的内容,适合想快速理解“记忆检索与注入:RAG、摘要、工具调用的组合拳”核心脉络的读者。
文章先解释“TL;DR”,帮助你快速进入主题。
随后会展开“1. 三种“把过去带回来”的方式”,方便直接定位关键方法或判断标准。
很多长期记忆的失败,并不是“没存起来”,而是“拿出来用的时候失控”:
适用:你需要从大量资料中找出与当前问题相关的事实或片段。
关键点:
适用:你需要保留对话走向与决策过程,但不需要完整原文。
策略建议:
适用:你希望模型通过“调用接口”的方式获得记忆,而不是把记忆当作自然语言上下文。
优势:
MCP 规范在 2025-06-18 版本引入结构化 tool output 的支持方向,这类能力越往后越会成为默认工程形态[3]。
建议默认规则:
召回层可以混合:
重排不要只看相似度,建议加上:
注入预算建议两层:
预算用完了就停止,不要让“记忆”抢占主问题的上下文空间。
如果你的记忆来自外部网页、工具输出、或用户粘贴内容,它很可能携带“间接提示注入”类指令。安全实践里常见的建议是:
OWASP 的 Agent Memory Guard 和多种 agent 安全测试指南都把记忆视为运行时攻击面,并把“可回滚”当作一等公民[4][5]。
推荐把“短期连贯性”和“长期个性化/事实”分开处理:
如果你已经在用 MCP 或类似协议,把“记忆读写”设计成工具,会更容易接入可观测与权限体系。云厂商也在把 MCP 的工具失败与延迟纳入 Trace 体系(例如 Google Cloud 的 Trace 支持)[2]。
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