Agent 记忆架构：让 AI 从“会说话”走向“可信任”的关键一步

这场演讲给出了一个清晰判断：未来 AI Agent 的竞争核心不在提示词，而在记忆。MongoDB 的 Richmond Alake 从工程实践出发，系统拆解了 Agent Memory 的定义、类型、架构模式以及检索的重要性，解释了为什么“没有记忆，就没有真正的 Agent”。

为什么下一个阶段的 AI 应用，输赢取决于“记忆”

演讲一开始，Richmond Alake 就给出了一个非常强的承诺：接下来 10 到 15 分钟的内容，会在未来 6 个月里持续产生价值，帮助你构建“believable、capable、reliable”的 AI Agent。他明确点出了行业的一个痛点——我们今天构建的大多数 AI 应用，本质上仍然是无状态（stateless）的。每一次请求，模型都像“失忆”一样重新开始。

他把矛头直接指向了提示工程（Prompt Engineering）。在他看来，大量复杂提示词的存在，本身就是系统缺乏持久状态的补丁方案。“我们正在做的 prompt engineering，其实可以通过 persistence 来减少。”这是一个很工程师式、但极具洞察力的判断：如果系统能记住用户、记住历史、记住上下文，提示词自然不需要承担那么多责任。

更重要的是，他把“记忆”与商业目标直接挂钩。AI 的回复不应该只是一次性输出，而应该成为建立长期关系的过程——和用户形成连续互动。这种关系感，无法靠模型参数调优解决，只能靠记忆系统来实现。

什么才是真正的 AI Agent？关键不在“能做事”，而在“能记住”

在回顾了过去两三年从 Chatbot 到 Agentic Systems 的演进后，Richmond 直面了那个被反复争论的问题：到底什么是 AI Agent？他的定义非常克制，也非常工程化——Agent 是一种计算实体，能够感知环境、通过大语言模型进行认知，并通过工具采取行动。

但他紧接着补了一句全场最重要的话：“the most important bit is there is some form of memory， short-term or long-term。”如果没有记忆，这些能力只是拼装在一起的功能模块，而不是一个持续存在的智能体。

他进一步解释了为什么记忆如此关键：我们希望 Agent 是 reflective（可反思的）、interactive（可交互的）、proactive（主动的）、reactive（响应式的）甚至 autonomous（自治的）。这些能力的共同前提，是对过去的理解。没有对历史行为和结果的存储与回溯，所谓“自主性”只是一种幻觉。

为了降低理解门槛，他用一个非常“人类”的方式做类比：人之所以聪明，不只是因为大脑算得快，而是因为我们记得住经历。你会不会后空翻并不重要，重要的是你是否记得自己学过、失败过、练习过。Agent 也是如此。

Agent Memory 的工程定义：不是存不存，而是怎么管、怎么取

在进入工程细节时，Richmond 给出了一个非常清晰的定义：Agent Memory 是我们实现的一整套机制，用来存储、管理和检索 Agent 运行过程中产生的知识与经验。这里的关键词不是“存储”，而是“管理系统”。

他强调了一个反直觉的观点：“You don't want to delete memories.” 记忆的价值往往无法在当下判断，真正的挑战不在于写入，而在于后续如何高质量地取回。这也是他反复强调“retrieval is the most important bit”的原因。

在架构层面，他把当前流行的 RAG（检索增强生成）放进了 Agent 语境中，提出了 Agentic RAG 的概念：记忆并不是一次性为生成服务，而是随着任务、对话、工作流不断被调用和更新。数据库不再只是数据仓库，而是 AI Stack 中的“memory provider”。

这也是 MongoDB 在演讲中被反复提及的原因——它被定位为 Agent 的长期记忆层，而不仅是传统意义上的后端数据库。

从 Persona 到 Episodic：记忆并不只有一种形态

为了避免“记忆”被理解成一个模糊概念，Richmond 系统拆解了不同类型的 Agent Memory。他提到，最基础的是 Conversation Memory，用来保存对话历史；但这远远不够。

更高阶的是 Persona Memory，用来定义 Agent 的角色和长期行为特征；Toolbox 和 Workflow Memory，则让 Agent 记住自己“会用什么工具”“任务通常怎么推进”。他特别强调了 Episodic Memory——记录一次完整任务或事件的全过程，这对复盘、反思和持续改进至关重要。

这些记忆并不是零散存在的，而是需要设计模式来组织。他提到这是 Agent Tech Systems 中正在形成的一套新型设计范式，而数据管理能力，将直接决定系统是否可扩展、是否可控。

在这一部分，他还顺带介绍了一个名为 Memoriz 的库，作为实践这些记忆模式的工具示例，但并未夸大其作用，而是把重点放在方法论本身。

从神经科学到 AGI：记忆是最被低估的基础设施

演讲的结尾，Richmond 把视角从工程拉回到科学史。他提到了神经科学家和卷积神经网络的关系，用一个问题抛给观众：也许人类大脑，才是最好的系统架构师。

这并不是一句空洞的致敬。他的潜台词很清晰：如果我们真的想走向 AGI，仅靠更大的模型和更多参数是不够的。人类智能的关键，从来不是一次推理，而是长期记忆、经验积累和持续修正。

他也把这一点和现实问题联系起来——通过更好的记忆和检索机制，可以显著减少 AI 幻觉。不是让模型“编得更像”，而是让它“知道自己知道什么、不知道什么”。

“On the path of AGI”，记忆不是可选项，而是基础设施。这是他留给工程师和架构师的最后一个判断。

总结

这场演讲最大的价值，不在于介绍了某个新工具，而是明确指出了一个方向转移：AI 应用正在从“一次性智能”走向“持续性智能”。在这个过程中，记忆不再是附属能力，而是 Agent 是否可信、是否可靠的决定因素。对于开发者来说，少一点对提示词的执念，多一点对记忆架构的思考，可能正是下一阶段的分水岭。

关键词： AI Agent， Agent Memory， 检索增强生成， MongoDB， 大语言模型

事实核查备注： 演讲者：Richmond Alake；视频标题：Architecting Agent Memory： Principles， Patterns， and Best Practices；核心定义：AI Agent 包含感知、LLM 认知、工具使用和记忆；关键原话包括“the most important bit is memory”“You don't want to delete memories”“retrieval is the most important bit”；提及技术概念：RAG、Agentic RAG、Conversation Memory、Episodic Memory；提及库：Memoriz；提及公司与背景：MongoDB、收购 Voyage AI（仅作为事实提及）。