短期记忆
Agent记忆机制的组成部分，指单次会话内的上下文信息，通过将历史消息拼接到prompt中实现，受context window token限制约束，常用滑动窗口、摘要压缩等策略管理
核心事实
时间轴 (近 90 天)
短期记忆（messages列表）随进程存活，进程结束即消失，且受模型上下文窗口限制无法无限增长。
完整的记忆模块按三个阶段运转：任务开始前读取记忆并注入System Prompt，任务执行中使用短期记忆追加消息序列，任务结束后将新信息写回持久化存储并清空短期记忆。
短期记忆超出上下文窗口时，常见的处理方案有三种：滑动窗口、摘要压缩、外置卸载，工程实现并不复杂。
短期记忆包含SystemMessage、UserMessage、AIMessage和ToolMessage，并具有易丢失、容量有限、可直接读取三个特点。
跨会话记忆系统通常分为短期上下文记忆、长期显式记忆和隐式偏好记忆几个层次
作者自建了一个 Memory Layer 用来处理短期与长期记忆，并持续优化增删查改算法
短期记忆是存储态，上下文是传输后的接收态，二者是不同概念
短期记忆是指在Agent这一侧保存的历史信息
Agent的记忆机制核心逻辑是把之前的聊天记录保存下来，在下一次请求时一起发送给大模型
生产级 agent 需要区分短期记忆（当前会话上下文）和长期记忆（跨会话的用户偏好、历史事实）
还有 2 条时间轴事件
全部知识事实 (14)
Agent的记忆机制通常分为短期记忆和长期记忆两大类，长期记忆需借助向量数据库、关系型数据库、图数据库等外部持久化存储
80%已验证长期记忆Agent通常基于RAG（检索增强生成）技术构建，通过向量数据库将信息转化为高维向量并持久化存储
80%已验证Agent Skills 具备上下文感知、可组合性和自描述性三个关键特征
80%已验证作者自建了一个 Memory Layer 用来处理短期与长期记忆，并持续优化增删查改算法
65%待验证短期记忆是存储态，上下文是传输后的接收态，二者是不同概念
60%待验证Agent的记忆机制核心逻辑是把之前的聊天记录保存下来，在下一次请求时一起发送给大模型
60%待验证短期记忆（messages列表）随进程存活，进程结束即消失，且受模型上下文窗口限制无法无限增长。
50%待验证短期记忆包含SystemMessage、UserMessage、AIMessage和ToolMessage，并具有易丢失、容量有限、可直接读取三个特点。
50%待验证短期记忆超出上下文窗口时，常见的处理方案有三种：滑动窗口、摘要压缩、外置卸载，工程实现并不复杂。
50%待验证完整的记忆模块按三个阶段运转：任务开始前读取记忆并注入System Prompt，任务执行中使用短期记忆追加消息序列，任务结束后将新信息写回持久化存储并清空短期记忆。
50%待验证跨会话记忆系统通常分为短期上下文记忆、长期显式记忆和隐式偏好记忆几个层次
50%待验证短期记忆是指在Agent这一侧保存的历史信息
50%待验证生产级 agent 需要区分短期记忆（当前会话上下文）和长期记忆（跨会话的用户偏好、历史事实）
50%待验证短期记忆一般保留最近5-10轮对话的原始内容，并在超出阈值时触发压缩总结
50%