2026 年您应该尝试的 6 个最佳 AI 代理内存框架

在本文中，您将学习六个实用框架，可用于为 AI 代理提供持久记忆，以实现更好的上下文、回忆和个性化。

我们将讨论的主题包括：

• “代理记忆”是什么意思以及为什么它对现实世界的助手很重要。
• 用于长期记忆、检索和上下文管理的六个框架。
• 实用的项目想法，以获得代理记忆的实践经验。

让我们开始吧。

介绍

记忆力有帮助 人工智能代理 从无状态工具发展成为能够学习和适应的智能助手。如果没有记忆，代理就无法从过去的交互中学习、维护跨会话的上下文或随着时间的推移积累知识。实现有效的记忆系统也很复杂，因为您需要处理存储、检索、摘要和上下文管理。

作为一个 人工智能工程师 构建代理时，您需要超越简单对话历史记录的框架。正确的记忆框架使您的代理能够记住事实、回忆过去的经历、了解用户偏好并在需要时检索相关上下文。在本文中，我们将探讨 AI代理记忆 框架可用于：

• 存储和检索对话历史记录
• 管理长期事实知识
• 实现语义记忆搜索
• 有效处理上下文窗口
• 根据过去的交互个性化座席行为

让我们探讨一下每个框架。

⚠️ 笔记： 本文并不是详尽的列表，而是对该领域顶级框架的概述，没有特定的排名顺序。

1.内存0

内存0 是AI应用的专用内存层，提供智能、个性化的内存能力。它专门设计用于为代理提供长期记忆，这种记忆在整个会话中持续存在并随着时间的推移而演变。

这就是 Mem0 在代理内存中脱颖而出的原因：

• 从对话中提取并存储相关事实
• 提供多级内存支持用户级、会话级和代理级内存范围
• 使用向量搜索与元数据过滤相结合，实现语义和精确的混合内存检索
• 包括内置内存管理功能和内存版本控制

从 Mem0 快速入门指南，然后探索 内存类型 和 Mem0 中的内存过滤器。

2.泽普

泽普 是专为对话式人工智能应用程序设计的长期记忆存储。它专注于提取事实、总结对话并有效地向代理提供相关上下文。

Zep 为何具有出色的会话记忆能力：

• 从对话中提取实体、意图和事实并以结构化格式存储它们
• 提供渐进式摘要，浓缩长对话历史记录，同时保留关键信息
• 提供语义和时间搜索，允许代理根据含义或时间查找记忆
• 通过自动上下文构建支持会话管理，为代理提供每次交互的相关记忆

从 快速入门指南 然后参考 泽普食谱 实际示例页面。

3.浪链内存

浪链 包括全面的 内存模块 为不同的用例提供各种内存类型和策略。它高度灵活，可与更广泛的 LangChain 生态系统无缝集成。

以下是 LangChain Memory 对代理应用程序有价值的原因：

• 提供会话缓冲区、摘要、实体、知识图谱等多种内存类型，适用于不同场景
• 支持各种存储选项支持的内存，从简单的内存存储到矢量数据库和传统数据库
• 提供可轻松交换和组合以创建混合内存系统的内存类别
• 与链、代理和其他 LangChain 组件本地集成，以实现一致的内存处理

内存概述 – LangChain 文档 拥有您入门所需的一切。

4. LlamaIndex内存

骆驼指数 提供 记忆能力 与其数据框架集成。这使得它对于需要记住和推理结构化信息和文档的代理来说特别强大。

是什么让 LlamaIndex Memory 对知识密集型代理有用：

• 将聊天历史记录与文档上下文相结合，使代理能够记住对话和参考信息
• 提供可与 LlamaIndex 的查询引擎和数据结构无缝协作的可组合内存模块
• 支持向量存储的内存，支持对过去的对话和检索到的文档进行语义搜索
• 处理上下文窗口管理，根据需要压缩或检索相关历史记录

LlamaIndex 中的内存 是 LlamaIndex 中短期和长期记忆的全面概述。

5. 阅读

读 从操作系统中汲取灵感来管理 LLM 上下文，实施虚拟上下文管理系统，该系统可以在即时上下文和长期存储之间智能地移动信息。这是解决人工智能代理记忆问题的最独特的方法之一。

Letta 为何非常适合上下文管理：

• 使用模仿操作系统内存层次结构的分层内存架构，主要上下文为 RAM，外部存储为磁盘
• 允许代理通过读取、写入和归档信息的函数调用来控制其内存
• 通过智能地将信息交换进出活动上下文来处理上下文窗口限制
• 尽管存在固定的上下文窗口限制，但使代理能够有效地保持无限的内存，使其成为长时间运行的对话代理的理想选择

阅读简介 是一个很好的起点。然后你可以看看 核心概念 和 LLM 作为操作系统：DeepLearning.AI 的代理内存。

6. 科尼

科涅 是一个用于人工智能应用程序的开源内存和知识图层，可以精确地构建、连接和检索信息。它旨在为代理提供对数据的动态、可查询的理解——不仅仅是存储的文本，而是相互关联的知识。

这就是 Cognee 在代理内存方面脱颖而出的原因：

• 从非结构化数据构建知识图，使代理能够推理关系，而不仅仅是检索孤立的事实
• 支持多源摄取，包括文档、对话和外部数据，统一不同输入的内存
• 将图遍历与向量搜索相结合，以进行可理解的检索 如何 概念相关，而不仅仅是它们有多相似
• 包括连续内存更新的管道，让知识随着新信息的流入而发展

从 快速入门指南 然后移动到 设置配置 开始吧。

总结

这里介绍的框架提供了解决内存挑战的不同方法。要获得代理内存的实践经验，请考虑构建以下一些项目：

• 使用 Mem0 创建个人助理，了解您的偏好并回忆过去的会话对话
• 使用 Zep 构建一个能够记住客户历史记录并提供个性化支持的客户服务代理
• 使用 LangChain 或 LlamaIndex Memory 开发一个研究代理，它可以记住对话和分析的文档
• 使用 Letta 设计一个长上下文代理，处理超出标准上下文窗口的对话
• 使用 Cognee 构建持久的客户智能代理，构建并发展每个用户的历史记录、偏好、交互和行为模式的结构化记忆图，从而在长期对话中提供高度个性化、上下文感知的支持

快乐建设！