一文读懂下一代 AI Agent：从 Memory 到 Self-Evolving
sven_ai · x · 2026-08-18
文章系统梳理了 AI Agent 的技术演进路径：RAG（检索外部知识）→ Memory（记住过去）→ Context（理解当前任务全貌）→ Action（执行操作）→ Self-Evolution（自主进化）。
- Memory 的必要性：LLM 本身无长期记忆，需通过 System Prompt 和对话历史构建，但受限于 Context Window。长期运行需借助向量数据库或记忆框架。
- Context 的层次：区分了 Global Context（通用知识）、Session Context（当前对话）和 Task Context（特定任务需知）。真正的 Agent 应根据任务动态筛选关键 Context。
- 技术栈对比：分析了 Mem0、Letta、Zep、Graphiti 等工具的特点。例如，Mem0 侧重增量记忆，Letta（LangMem）强调分层记忆管理。
- Self-Evolving Agent：这是未来方向，Agent 能根据反馈自我调整行为策略，甚至优化其 Memory 和 Context 机制。
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