您应该尝试的 6 种最佳 AI 代理内存框架（2026 年）

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原文链接：https://machinelearningmastery.com/the-6-best-ai-agent-memory-frameworks-you-should-try-in-2026/

原文作者：Bala Priya C

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在本文中，您将了解六种实用的框架，您可以使用它们为 AI 代理提供持久的内存，以改善上下文、记忆和个性化。

我们将涵盖的主题包括：

• “代理内存”的含义及其对现实世界助手的重要性。
• 用于长期内存、检索和上下文管理的六种框架。
• 用于获得代理内存实践经验的项目构想。

让我们直接开始。

简介

内存有助于AI 代理从无状态工具演变为能够学习和适应的智能助手。没有内存，代理就无法从过去的交互中学习、在会话之间保持上下文或随着时间的推移积累知识。实现有效的内存系统也很复杂，因为您需要处理存储、检索、摘要和上下文管理。

作为一名AI 工程师，在构建代理时，您需要超越简单对话历史的框架。正确的内存框架使您的代理能够记住事实、回忆过去的经验、学习用户偏好，并在需要时检索相关上下文。在本文中，我们将探讨对以下方面有用的AI 代理内存框架：

• 存储和检索对话历史
• 管理长期事实知识
• 实现语义内存搜索
• 有效处理上下文窗口
• 基于过去的交互个性化代理行为

让我们探讨每种框架。

⚠️ 注意：本文并非详尽无遗的列表，而是对该领域顶级框架的概述，不分排名顺序。

1. Mem0

Mem0 是 AI 应用程序的专用内存层，可提供智能、个性化的内存功能。它专门设计用于为代理提供持久的、随时间演变的长期内存。

Mem0 在代理内存方面脱颖而出的原因如下：

• 从对话中提取和存储相关事实
• 提供多级内存，支持用户级、会话级和代理级内存范围
• 使用向量搜索结合元数据过滤，实现语义精确的混合内存检索
• 包含内置的内存管理功能和内存版本控制

从 Mem0 快速入门指南 开始，然后探索 内存类型 和 Mem0 中的内存过滤器。

2. Zep

Zep 是专为对话式 AI 应用程序设计的长期内存存储。它专注于高效地提取事实、总结对话并为代理提供相关上下文。

Zep 在对话内存方面表现出色的原因：

• 从对话中提取实体、意图和事实，并以结构化格式存储
• 提供渐进式摘要，可在保留关键信息的同时压缩长对话历史
• 同时提供语义和时间搜索，允许代理根据含义或时间查找内存
• 支持会话管理和自动上下文构建，为代理在每次交互时提供相关内存

从 快速入门指南 开始，然后参考 Zep 食谱 页面了解实际示例。

3. LangChain Memory

LangChain 包括一个全面的 内存模块，为不同的用例提供各种内存类型和策略。它非常灵活，并且可以与更广泛的 LangChain 生态系统无缝集成。

LangChain Memory 在代理应用程序中有价值的原因如下：

• 提供多种内存类型，包括对话缓冲区、摘要、实体和知识图谱内存，适用于不同场景
• 支持由各种存储选项支持的内存，从简单的内存存储到向量数据库和传统数据库
• 提供易于交换和组合的内存类，以创建混合内存系统
• 与链、代理和其他 LangChain 组件原生集成，实现一致的内存处理

内存概述 — LangChain 文档 提供了开始所需的一切。

4. LlamaIndex Memory

LlamaIndex 在其数据框架中集成了 内存功能。这使得它对于需要记住结构化信息和文档并对其进行推理的代理特别强大。

LlamaIndex Memory 在知识密集型代理中有用的原因：

• 将聊天记录与文档上下文结合起来，使代理能够记住对话和引用的信息
• 提供可组合的内存模块，可与 LlamaIndex 的查询引擎和数据结构无缝协同工作
• 支持带有向量存储的内存，从而可以对过去的对话和检索到的文档进行语义搜索
• 处理上下文窗口管理，根据需要压缩或检索相关历史记录

LlamaIndex 中的内存 是 LlamaIndex 中短期和长期内存的全面概述。

5. Letta

Letta 从操作系统中汲取灵感来管理 LLM 上下文，实现了一个虚拟上下文管理系统，该系统智能地在即时上下文和长期存储之间移动信息。它是解决 AI 代理内存问题的最独特方法之一。

Letta 在上下文管理方面效果出色的原因：

• 使用模仿操作系统内存层次结构的层级内存架构，主上下文作为 RAM，外部存储作为磁盘
• 允许代理通过函数调用来控制其内存，用于读取、写入和存档信息
• 通过智能地将信息在活动上下文和非活动上下文之间交换，来处理上下文窗口限制
• 使代理能够克服固定的上下文窗口限制，有效维持无限的内存，因此非常适合长期对话代理

Letta 简介 是一个很好的起点。然后，您可以查看 核心概念 和 DeepLearning.AI 的 LLM 作为操作系统：代理内存。

6. Cognee

Cognee 是 AI 应用程序的开源内存和知识图谱层，可精确地构建、连接和检索信息。它旨在为代理提供对数据动态、可查询的理解 — 不仅仅是存储的文本，而是互联的知识。

Cognee 在代理内存方面脱颖而出的原因：

• 从非结构化数据构建知识图谱，使代理能够推理概念之间的关系，而不仅仅是检索孤立的事实
• 支持包括文档、对话和外部数据在内的多源摄取，跨不同输入统一内存
• 结合图遍历和向量搜索进行检索，以理解概念之间的关系，而不仅仅是它们的相似性
• 包含用于持续内存更新的管道，允许知识随着新信息的流入而演变

从 快速入门指南 开始，然后进入 设置配置 来开始。

总结

本文介绍的框架提供了解决内存挑战的不同方法。为了获得代理内存的实践经验，请考虑构建一些这些项目：

• 使用 Mem0 创建一个个人助理，该助理可以学习您的偏好并在会话之间回忆过去的对话
• 使用 Zep 构建一个客户服务代理，该代理可以记住客户历史并提供个性化支持
• 使用 LangChain 或 LlamaIndex Memory 开发一个研究代理，该代理可以记住对话和分析过的文档
• 使用 Letta 设计一个长上下文代理，该代理可以处理超出标准上下文窗口的对话
• 使用 Cognee 构建一个持久的客户智能代理，该代理构建和演化每个用户历史、偏好、交互和行为模式的结构化内存图，以便在长期对话中提供高度个性化、上下文感知的支持

祝您构建愉快！

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