TL;DR

长期运行的 Agent 容易出现「记忆漂移」：随着时间推移，其记忆内容被反复重写、压缩、整合，逐渐偏离原始语义，进而导致自相矛盾、逻辑错乱或行为失常。

本篇文章总结了三种抵御记忆漂移的核心策略：

  • 定期总结：定时摘要长对话内容，减少信息积压，保持上下文可控

  • 批处理蒸馏：从多轮对话中提炼出用户偏好与抽象知识，提升记忆质量

  • 冲突合并：发现重复或冲突内容，统一更新或标记失效，维持一致性

结合实际系统如 MemGPT、AWS AgentCore、LangChain 等，下文提供了对应的工程实现与开源项目指引，适合构建具备长期稳定记忆的 Agent 架构。



引言：智能体的「记忆漂移」现象

在构建具备长期行为一致性与任务连贯性的智能体（Agent）时，「记忆」机制成为不可或缺的一环。

与静态函数调用或短程上下文不同，Agent 的长期记忆的目标是支持跨轮次对话、持续学习与经验积累。

然而，随着记忆体量增长，「记忆漂移」问题逐渐显现：原始信息在多次重写、压缩、提取过程中偏离原意，导致 Agent 出现自相矛盾、事实错乱或行为不一致等现象。

这一问题本质上源自智能体在长期运行中所面临的信息冗余、表达歧义与语义演化挑战。

就像我们日常使用电脑，当桌面文件堆积如山、不及时分类整理，搜索效率降低、重复文件泛滥，最终反过来干扰工作。


本文将深入探讨三种关键的抗记忆漂移策略：定期总结、批处理蒸馏、冲突合并。

结合最新的开源实践与研究进展，为构建稳定可靠的 Agent Memory 系统提供参考路径。



策略一：定期总结 —— 让记忆不过载

如果你曾被对话窗口滚动到看不见开头、或者某个 Agent 总是健忘你提过的偏好，那大概率它缺了一套靠谱的定期总结机制。

定期总结（Periodic Summarization） 是让智能体隔一段时间就回头看看：我刚刚都经历了什么？有哪些是值得留下的？

就像人写日记，不可能每句话都记，而是总结当日要点。


工程实现示例：

  • LangChain SummaryBufferMemory：在上下文快要塞不下之前，自动将早期内容打包为摘要，留出空间给后续对话。
  • MemGPT 滚动摘要：采用分层内存结构，短期记忆用完就「递归摘要」进中期记忆，就像桌面上的临时文件转存进资料夹。

一些提醒：

  • 连续多次摘要容易信息腐蚀，逐层失真。建议保留关键原句作为锚点。
  • 可引入 pin memory 机制，确保核心事实始终原样保留。


策略二：批处理蒸馏 —— 从日志中提炼稳定认知

有没有遇到过这种情况：你和 AI 聊了十几次后，TA还是不了解你？

这时，问题可能不在对话内容，而在于没有把那些碎片化记忆凝练为稳定认知。

批处理蒸馏（Batched Distillation） 就像是回顾一整个项目后，总结出规律、套路、偏好，存档到知识库中。


工程实现示例

  • Generative Agents（Stanford）：每个模拟人每天睡觉前会进行反思，总结一天所学所感。
  • AWS AgentCore Memory：让新事件与历史记忆对话，LLM负责融合成一条高层认知。
  • Letta MemGPT 的睡眠代理：利用主线程空闲时间悄悄整理旧资料，像我们周末清理相册一样。

提示模版示例

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请阅读以下 N 段日志，总结出关于用户的稳定特征、目标与情绪倾向。


策略三：冲突合并 —— 去重与知识更新

Agent 说你喜欢喝美式，过一会儿又说你最讨厌咖啡？这不是它耍你，而是记忆没合并好的情况。

长期运行的智能体一定会遇到记忆冲突：用户今天说“我吃素”，下个月说“这家烧烤真香”。


不消解这些冲突，Agent 就会陷入人格分裂式输出。

合并策略

  • 语义合并：让 LLM判断两个说法是重复、矛盾还是递进。
  • 失效机制：标记旧记忆为「历史版本」，不参与默认推理。
  • 仲裁代理：在多智能体系统中，用专职 Agent 仲裁歧义事实。

工程落地示例

  • AWS AgentCore Memory：每条新记忆自动触发冲突检测与合并逻辑。
  • Memori Memory Engine：具备版本控制与自动协调机制，适合长生命周期记忆管理。


拿来即用，策略对比与实践参考

策略名称 作用重点 典型触发时机 工程实现代表 风险点
定期总结 控制体积，保存语境 消息超过阈值 LangChain、MemGPT 摘要失真
批量蒸馏 抽象提炼，积累知识 阶段归档或反思时刻 AWS AgentCore、Generative Agents 抽象过度
冲突合并 保持一致性，去重纠错 新旧冲突产生时 Memori、Letta、仲裁代理机制 决策不透明

组合建议：构建分层内存结构 + 批次反思 + 定期摘要 + 合并管道，能形成防漂移的“记忆治理闭环”。


可用工具与开源实现一览：

名称 类型 地址 支持策略
LangChain SummaryMemory 工具库 https://github.com/langchain-ai/langchain 定期总结
MemGPT / Letta 代理框架 https://github.com/letta-ai/letta 三者兼具
AgentCore Memory 云平台模块 https://aws.amazon.com/bedrock/agents 蒸馏 + 合并
Memori 记忆服务 https://github.com/GibsonAI/memori 冲突合并
generative_agents 模拟研究框架 https://github.com/joonspk-research/generative_agents 批量蒸馏


写在最后：从记忆治理到认知形成

智能体的记忆，终究不是日志数据库，而是它认知世界、理解人类、规划行动的基础。过去我们关注的是它记不记得；而现在，我们必须关心它记得对不对、准不准、合不合理。

三类策略分别作用于记忆系统的不同阶段：定期总结 帮它活在有限当下，批量蒸馏 帮它形成抽象理解，冲突合并 让它在真伪之间保持清醒。

三者结合，才可能走向真正可持续的 Agent 思维。


我的观点是，未来 Agent 开发，不该再把 Memory 当附属功能，而应当作为核心设计范式来思考。

就像我们在产品中设计信息架构一样，我们也应该设计 Agent 的认知架构。

构建一个能学、能忘、能修的 Agent，不只是技术挑战，更是认知工程。

根基不稳，智能难远。