为本地 AI 智能体设计三级存储系统：STM / MTM / LTM 详解

构建一个能够真正“记住”用户的本地 AI 智能体（Agent）是当前大模型开发中的核心挑战。虽然像 n1n.ai 提供的各种高性能模型已经具备了极强的推理能力，但如何在跨会话的交互中保持事实的一致性，依然需要开发者在架构层面进行精细设计。本文将深入探讨我们如何通过模拟人类记忆巩固模式，为本地智能体 Androi 构建一套三级存储系统（STM/MTM/LTM），并实现 53 项测试 100% 通过率的实战经验。

初始设计的困境：为什么直接存储 LTM 会失败？

在最初的版本中，我们的逻辑非常简单：用户输入 -> LLM 提取键值对 -> 直接存入长期记忆（LTM）。这种“全量存储”策略在实际测试中暴露出严重问题。在 53 项端到端测试中，有 8 项持续失败，主要症状包括：

• BMI 计算失败：由于内存中充斥着大量的无用信息（如“北京天气”、“当前时间”），导致真正的关键数据（身高、体重）在语义检索阶段被过滤掉。
• 中文字符长度陷阱：原本为了过滤英文噪音设置了 len(key) < 2 的逻辑。然而在中文/韩文中，“키”（身高）或“年龄”等关键词仅占 1-2 个字符，导致这些核心数据被系统静默丢弃。
• 陈旧数据干扰：当用户修改爱好时，系统往往会因为语义相近而同时提取出旧爱好和新爱好，导致逻辑冲突。

通过在 n1n.ai 上对不同模型（如 DeepSeek-V3 和 Claude 3.5）进行对比测试，我们意识到：智能体的记忆管理不仅是存储问题，更是过滤和权重的博弈。

三级存储架构：模拟人类大脑

我们参考了人类大脑从海马体（Hippocampus）到大脑皮层（Cortex）的记忆巩固机制，设计了以下三级体系：

1. 短期记忆 (STM - Short-Term Memory)

对应 LLM 的上下文窗口（Context Window）。它负责处理当前的对话流，是瞬时的、易失的。一旦会话结束，STM 就会被清空。

2. 中期记忆 (MTM - Mid-Term Memory)

这是我们的创新点。MTM 充当“记忆缓冲区”。新提取的事实不会直接进入 LTM，而是先进入 MTM。我们引入了“艾宾浩斯遗忘曲线”逻辑：

• 重复增强：只有在多次对话中被提及或调用的信息，才会被“提拔”到 LTM。
• 自动衰减：未被再次触达的临时信息（如“今天想吃拉面”）会在 MTM 中自然过期。

3. 长期记忆 (LTM - Long-Term Memory)

存储核心身份信息和持久化事实。为了保证检索精度，我们设定了动态阈值。当 LTM 条目少于 30 条时，采取全量注入（Full Injection）模式；超过 30 条后，开启余弦相似度（Cosine Similarity）大于 0.3 的语义检索。

核心实现：基于优先级的分类策略

我们将信息提取逻辑从“全量提取”改为“优先级分类”。通过在 n1n.ai 调用高逻辑推理能力的模型，我们将提取的信息分为三类：

解决语义匹配的“盲区”

在测试中我们发现，即使使用了向量数据库，语义检索依然存在盲区。例如，用户问“计算我的 BMI”时，其向量与“体重: 72kg”的相似度可能并不高。

优化方案：

1. 提升检索阈值：将 auto_retrieve 的触发上限从 15 提升至 30，确保小规模数据下信息不丢失。
2. 多链引导（Multi-Chain Guidance）：在系统提示词中加入引导，要求智能体在执行计算任务前，先执行“回忆相关属性”的步骤。这迫使模型主动从 LTM 中提取“身高”和“体重”到当前上下文中。

53 项测试的全通之路

经过四轮迭代，我们最终实现了 100% 的通过率。以下是各模块的覆盖情况：

• 内存系统 (10/10)：涵盖 CRUD、跨会话更新、隐式保存等。
• 计算 + 存储 (5/5)：包括个税计算、BMI、复利计算等需要结合记忆数据的任务。
• 多链任务 (7/7)：涉及 3 个以上工具链的复杂协作（如：查询天气 -> 存入日历 -> 发送邮件）。

开发者建议与总结

1. 不要迷信语义搜索：对于小规模的个人记忆，直接将所有键值对放入 Prompt 的效果远好于 RAG。
2. 关注多语言陷阱：在处理中日韩（CJK）字符时，务必移除针对英文设计的长度过滤逻辑。
3. 工具命名要严谨：智能体有时会因为工具名称相近而产生幻觉。例如，将 schedule_task 改为 create_task 可以显著降低与日历工具的混淆率。

通过这套三级存储架构，本地 AI 智能体不仅变得更加“聪明”，而且更加“人性化”。如果您正在构建类似的 Agent 架构，推荐使用 n1n.ai 获取稳定的 API 支持，以便在开发阶段快速验证您的记忆分类逻辑。

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