AI Agent记忆模块最佳实践：Mem0、Letta与Bedrock AgentCore深度对比

大语言模型的记忆困境

大语言模型在文本处理和生成方面展现了惊人的能力，但其本质上是无状态（stateless）的系统。每一次与LLM的交互都是独立事件，模型本身并不具备”记住”历史对话或积累经验的能力。这一根本性限制在实际应用中带来了多重挑战：

上下文窗口限制引发的遗忘问题：LLM通过有限的Context Window处理信息，所有输入（包括Prompt和历史对话片段）都必须容纳在这个窗口内。一旦信息量超出窗口容量，模型便无法再访问这些内容，形成所谓的”遗忘”现象。这对于需要追溯历史上下文的应用场景构成了严重障碍。

多轮复杂任务处理能力受限：对于需要跨越多轮对话、持续追踪状态或执行一系列子任务的复杂场景，LLM难以保持连贯性和任务进展。在Agent应用场景中，工具定义和工具返回值都会占用上下文空间，加之Agent具备自主工作能力，与LLM的平均交互轮数显著增加，这一问题更加突出。

个性化服务难以实现：由于无法记忆特定用户的历史偏好、使用习惯或过往互动，LLM难以提供真正个性化的体验。每次交互都如同初次见面，用户需要反复提供相同的背景信息。

长上下文带来的性能与成本双重压力：处理更长的上下文意味着更多的计算量，导致推理时间增加、响应速度下降。研究表明，即便模型的上下文窗口不断扩大，其在超长上下文中检索关键信息的能力可能反而下降。更直接的影响是Token费用的攀升——上下文越长，输入Token数量越多，每次API调用的成本也随之增加，对于高频交互或大文本处理的应用而言，这将迅速累积成可观的运营成本。

记忆模块的核心价值

记忆系统的设计目标正是克服上述LLM的固有局限，为智能体赋予以下关键能力：

• 长期保留与高效管理：存储超出LLM上下文窗口的信息，实现高效检索和过滤，从根本上解决信息遗忘问题
• 持续知识更新：通过存储与环境和用户的交互经验，实现自我改进和知识迭代
• 个性化服务：记录用户偏好和历史互动，提供真正定制化的响应
• 复杂任务支持：追踪多Agent任务进展和中间结果，确保任务连贯完成并优化决策路径
• 交互质量提升：保持上下文连贯性，支持深入推理，并通过反思机制从错误中学习

AI Agent记忆类型体系

智能体的记忆系统主要分为短期记忆和长期记忆两大类别，这一分类借鉴了认知科学对人类记忆的研究成果。

短期记忆/工作记忆

短期记忆（Short-term Memory, STM）是智能体维护当前对话和任务即时上下文的系统，主要包含两个组成部分：

• 会话缓冲（Context）记忆：保留最近对话历史的滚动窗口，确保回答具备上下文相关性
• 工作记忆：存储当前任务的临时信息，如中间计算结果、变量值等

短期记忆受限于上下文窗口大小，适用于简单对话和单一任务场景。其特点是访问速度快、容量有限、生命周期短。

长期记忆

长期记忆（Long-term Memory, LTM）是智能体用于跨会话、跨任务长期保存知识的记忆形式，对应人类大脑中持久保存的记忆，如事实知识、过往经历等。长期记忆的实现通常依赖于外部存储或知识库，具体形式包括：

• 摘要记忆：将长对话内容提炼为关键摘要进行存储，有效压缩信息量
• 结构化知识库：使用数据库或知识图谱存储结构化信息，支持精确查询
• 向量化存储：通过向量数据库实现基于语义的记忆检索，支持模糊匹配

长期记忆使智能体能够随时间累积经验和知识，特别适用于知识密集型应用和需要长期个性化的场景。在企业级应用中，长期记忆往往是区分普通聊天机器人与真正智能助手的关键因素。

记忆管理与使用的技术要点

设计开发Agent记忆系统时需要综合考虑四个核心维度：记忆内容选择、写入策略设计、记忆结构组织、检索召回实现。

记忆产生：判断哪些信息需要被记忆

构建智能体记忆系统的首要任务是根据具体场景确定哪些信息值得记忆。这些记忆往往是多维度和动态的信息结构，涵盖：

• 时间维度：理解时间依赖的关系和序列
• 空间维度：解释基于位置的和几何关系
• 参与者状态：跟踪多个实体及其不断变化的状况
• 意图上下文：理解目标、动机和隐含的目的
• 文化上下文：在特定社会和文化框架内解释交流

并非所有对话内容都需要长期保存。以下是四种常见场景的记忆要点分析：

代码助手类智能体：记忆应侧重用户项目的上下文和偏好，包括代码库结构（文件组织、模块关系）、命名风格（变量命名约定、代码格式风格）、常用框架/库以及用户提供的代码片段或指令。引入持久记忆后，AI可以持续参考之前存储的项目背景，”记住”用户的技术栈，保持技术决策的一致性，避免开发者反复告知项目架构或纠正偏离规范的行为。

智能客服类智能体：记忆重点是用户历史和偏好，包括用户当前任务状态、提过的问题、故障记录、产品使用情况、服务配置和解决方案记录。当用户再次询问类似问题时，系统能够回忆起上次给出的建议或已尝试的步骤，直接切入重点解决当前问题，实现更快的问题解决和更高的客户满意度。

个人助理智能体：记忆重点包括用户个人信息和日程表、目标（如健身学习计划）、行为模式（如每周几锻炼）以及对应用和服务的偏好（如偏好哪种提醒方式）。随着交互增加，持续的长期记忆使智能体能不断适应用户，逐渐减少对用户指令的依赖，实现更主动和贴心的服务。

推荐服务智能体：记忆重点包括用户的显式反馈（如点赞或明确表达不喜欢某商品）和隐式反馈（如浏览记录、点击行为、购买历史），以此构建兴趣档案，持续学习并调整推荐策略，提高推荐转化率和用户忠诚度。

记忆策略设计

智能体的记忆更新可通过轮数触发或事件触发两种机制实现：

• 轮数触发：每隔3-5轮对话自动生成摘要存入记忆，适合持续对话场景
• 事件触发：在完成任务、场景转换等关键节点记录信息。例如客服完成问题处理时保存解决方案，个人助理更新日程后写入日历

开发者可实现监控逻辑，在对话累积或话题转换时，让大模型对近期对话生成摘要，提取关键信息并添加标签便于检索。系统也可支持用户主动标记需要记住的信息，如通过口头指令或界面操作，同时支持删除特定记忆的需求，确保用户对数据的控制权。

记忆存储：组织结构设计

记忆数据通常采用用户→会话→记忆片段的三层结构管理：

• 用户层：区分不同账号空间，实现数据隔离
• 会话层：隔离各对话上下文，支持会话级别的记忆管理
• 记忆片段层：存储具体内容及元数据（如时间、关键词、来源等）

复杂系统可能需要维护多个记忆库，包括短期工作记忆、长期情节记忆、语义知识库等。合理的结构设计有助于快速检索和有效管理记忆内容。

记忆检索：查询与召回逻辑

智能体需要基于当前对话意图从记忆库中检索相关信息。主要检索方法包括：

• 关键词匹配：基于精确关键词的快速检索
• 向量语义搜索：基于语义相似度的模糊匹配
• 元数据过滤：基于时间、类型、来源等元数据的筛选

系统将检索到的记忆按相关度排序，选取最相关内容加入到对话上下文中，用于生成更准确的响应。

上下文工程与记忆的协同关系

上下文工程（Context Engineering）与记忆系统形成共生关系，共同支撑智能体的认知能力。记忆系统作为”信息仓库”，存储历史对话、知识和用户偏好；而上下文工程则扮演”智能调度员”，决定从记忆中检索哪些信息及如何组织呈现给LLM。

上下文工程的核心在于，LLM的性能和有效性根本上取决于其接收的上下文。实现了上下文工程的系统一般包含三类基础组件：

• 上下文检索与生成：涵盖Prompt生成和外部知识获取
• 上下文处理：涉及长序列处理、自我完善和结构化信息集成
• 上下文管理：关注记忆层次、压缩技术和优化策略

从技术定义角度，上下文工程将上下文C重新概念化为一组动态结构化的信息组件c1, c2, …, cn。这些组件由一组函数进行来源获取、过滤和格式化，最终由高级组装函数A进行编排。

上下文工程实践案例

在一个文档自动化处理生成的Agent项目中，输入文档总量超过500页，远超模型的最大Token限制，同时项目对生成内容的召回率和准确率有较高要求。为解决这一问题，实施了以下上下文工程策略：

• 文档分块处理：将大型文档集合切分为适当大小的chunks，并存储在文件系统中
• 摘要生成：为每个文档块生成精炼的文字摘要，提供内容概览，并生成整个文档的摘要信息
• 动态上下文管理：赋予Agent自主选择的能力，使其可以根据任务需求动态调取相关文档块
• 上下文优化：任务完成后自动释放不再需要的上下文，优化资源利用

这种方法使Agent能够在保持高准确率的同时，有效处理超过模型上下文限制的文档集合。

主流记忆框架深度分析

基于上述设计思路和核心组件，业界涌现了多种记忆机制的实现方案。以下从开源框架（Mem0、Letta、LangMem）和托管服务（Bedrock AgentCore Memory）两个角度进行对比分析。对于正在评估多云账单代付解决方案的企业而言，理解这些技术选型的差异有助于做出更明智的架构决策。

Mem0：智能记忆管理框架

Mem0是专为AI Agent设计的开源记忆框架，通过智能记忆管理帮助Agent实现状态持久化。它支持工作记忆、事实记忆、情景记忆和语义记忆等多种类型，提供智能的LLM提取、过滤和衰减机制，有效降低计算成本。同时支持多模态处理和Graph记忆功能，既可使用托管服务也可自建部署。

核心架构模块：

• 核心记忆层：构建核心逻辑来判断新增、检索、更新和删除记忆的相应实现
• 大语言模型层：负责根据用户输入提取关键信息，以及生成如何更新记忆的决策
• 嵌入模型和向量存储层：负责支持记忆的向量化存储和检索
• 图存储层：负责存储抽取出的实体关系，丰富记忆的组织形态
• 持久化存储层：负责存储对记忆系统的操作信息

关键技术创新：

• 双LLM架构：通过两次不同的LLM调用实现复杂分工，第一次专注于信息提取，第二次专门处理决策过程
• 上下文感知处理：在现有记忆上下文中分析新数据，确保记忆系统一致性和连贯性
• 智能去重机制：结合向量相似性搜索与LLM判断，防止冗余信息存储
• 冲突解决能力：当出现矛盾信息时，智能确定保留、更新或删除的适当行动

与AWS服务的集成：

• 模型服务：支持Amazon Bedrock的多种模型，包括Claude-3.7-Sonnet用于复杂推理、Titan-Embed-Text-v2用于向量化处理
• 向量存储：Amazon Aurora Serverless V2 for PostgreSQL、Amazon OpenSearch
• 图数据存储：Amazon Neptune Analytics
• 开发框架：AWS开源的StrandsAgent框架中内置了基于Mem0能力封装的mem0_memory工具

Letta（前身为MemGPT）：虚拟内存架构

Letta的设计思路是将LLM代理类比为计算机操作系统，采用”虚拟内存“的概念来管理智能体的记忆。其核心创新在于双层记忆架构：

• 上下文内记忆：直接存在于模型上下文窗口中的系统指令、可读写记忆块和当前对话
• 上下文外记忆：存储历史对话和外部知识的长期存储

当上下文窗口接近填满时，系统会自动将对话历史压缩为递归摘要并存储为记忆块，同时保留原始对话供后续检索。通过工具如core_memory_append、core_memory_replace和recall实现记忆的编辑与检索，使AI代理能够在长期交互中保持连贯性。

与AWS服务栈的集成示例（以电商客服机器人为例）：

• 使用Amazon Bedrock的Claude或Titan模型作为基础LLM
• 采用Amazon PostgreSQL、OpenSearch作为向量存储后端
• 利用ElastiCache缓存提升推理和问答场景的效率
• 通过AWS Lambda实现记忆管理的无服务器架构

LangMem：LangChain生态的记忆解决方案

LangMem由LangChain开发，旨在解决AI代理的”健忘症”问题。它为AI代理提供长期记忆能力，使其能够跨会话保持知识连续性，记住用户的偏好、过往交互和重要事实。

三种核心记忆类型：

• 语义记忆（Semantic Memory）：存储客观事实、用户偏好和基础知识，作为长期持久化记忆嵌入系统提示中，可通过Collection方式保存完整历史信息，或通过Profile方式只保留最新状态
• 情节记忆（Episodic Memory）：捕捉Agent的交互经历，不仅存储对话内容，还包含完整上下文和推理过程，作为短期记忆主要用于构建用户提示词
• 程序记忆（Procedural Memory）：专注于”如何做”的实操知识，从初始系统提示开始，通过持续反馈和经验积累不断优化

高级特性：主动记忆管理、共享内存机制、命名空间组织和个性化持续进化能力，使AI Agent能根据重要性动态存储信息，支持多个Agent之间的知识共享。

LangMem主要与LangGraph集成，支持Amazon Bedrock。在记忆存储层面，提供内置的InMemoryStore用于快速迭代和原型设计，以及对PostgreSQL的支持。

Amazon Bedrock AgentCore Memory：托管记忆解决方案

相比开源框架，AWS提供开箱即用的托管服务，通过AI Agent构建平台Bedrock AgentCore中的记忆模块帮助开发者更快捷地为AI Agent赋能记忆功能。无需运维任何底层资源，只需一键即可集成业界领先的记忆系统。

双模式记忆架构：

• 短期记忆（short-term memory）：在一次会话中记录最近几轮对话，确保代理能够”记住”当前对话的上下文
• 长期记忆（long-term memory）：从对话中提取结构化的关键信息，在多个会话之间保留知识，使Agent能够”学习”用户偏好、事实和摘要等信息

内置记忆策略：

• SemanticMemoryStrategy（语义记忆策略）：从对话中抽取事实和知识，以便日后查询
• SummaryMemoryStrategy（摘要策略）：为每个会话生成对话摘要，提炼主要内容
• UserPreferenceMemoryStrategy（用户偏好策略）：捕获用户的偏好、风格和重复选择等信息
• CustomMemoryStrategy（自定义策略）：开发者可提供自定义的提示词和选择特定的基础模型来执行记忆提取

记忆使用方式：

• 调用list_events获取短期记忆的对话记录，将其附加到LLM的提示中
• 使用retrieve_memories接口通过语义查询长期记忆
• Memory as Tool：将Memory包装成工具供LLM调用，通过AgentCoreMemoryToolProvider注册为工具，使模型可以自主调用retrieve动作查询记忆或用record动作存入新信息

所有数据由AWS以加密方式存储，并使用namespace进行隔离分区，确保不同应用或用户的记忆数据彼此分隔。

技术选型建议

在选择记忆框架时，需要综合考虑以下因素：

• 定制化需求：如果需要深度定制记忆逻辑，开源框架（Mem0、Letta、LangMem）提供更大的灵活性
• 运维成本：托管服务（Bedrock AgentCore Memory）可显著降低