Google 分享两级 Agent 记忆架构：Valkey 缓存加 AlloyDB AI 省 70% token
dl_weekly · x · 2026-10-14
Google Cloud 官方博客介绍企业级 AI Agent 长期记忆的两级架构方案：
- 短时记忆：用 Memorystore for Valkey 做会话缓冲，暂存当前对话上下文；
- 长期记忆：用 AlloyDB AI 持久化用户核心偏好与决策（如「只要直飞」「无麸质饮食」），避免多轮深聊后覆盖或遗忘关键约束；
- 官方称该架构可减少最多 70% 的 token 开销，同时保留企业数据护栏。
文章以多天跨会话的个性化旅行订票 Agent 为例，说明 LLM 天生无状态，跨会话工作流必须靠应用层重建长期上下文。
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