AI 代理系统中的记忆与规划机制

2026-02-20 09:00:00 · 4 minute read

AI 代理系统（Agent System）是当前人工智能研究的前沿方向，它旨在构建能够自主感知、推理、决策和行动的智能实体。一个成功的 AI 代理不仅需要强大的推理能力，还需要具备记忆和规划机制，使其能够在复杂环境中长期运行并实现目标。

记忆机制：构建代理的"大脑"

记忆的重要性

人类之所以能够完成复杂任务，很大程度上依赖于记忆。我们能够记住过去的经验、学习到的知识、甚至正在进行的对话内容。同样，AI 代理也需要记忆机制来：

保持上下文：在多轮对话中，代理需要记住之前的交流内容，才能进行连贯的对话。

积累经验：通过记忆过去的行动和结果，代理可以从错误中学习，避免重复犯错。

个性化服务：记住用户的偏好、习惯和需求，提供更贴心的服务。

跨任务协作：不同任务之间可能需要共享信息，记忆机制可以实现知识的传递。

记忆架构设计

现代 AI 代理系统通常采用分层记忆架构，将不同类型的信息存储在不同的层中。

工作记忆（Working Memory）

工作记忆是代理的"短期记忆"，用于存储当前任务相关的临时信息。它的容量有限，但访问速度快。

特点：

实现方式：

class WorkingMemory:
    def __init__(self, capacity=10):
        self.capacity = capacity
        self.items = []

    def add(self, item):
        self.items.append(item)
        if len(self.items) > self.capacity:
            self.items.pop(0)

    def get_recent(self, n=5):
        return self.items[-n:]

长期记忆（Long-term Memory）

长期记忆用于存储持久化的知识、经验和规则。它的容量大，但访问速度相对较慢。

类型：

实现技术：

外部记忆（External Memory）

外部记忆指的是代理可以访问的外部资源，包括文档、数据库、API 等。

优势：

挑战：

记忆检索机制

有了记忆存储，关键问题是如何在需要时检索到正确的信息。

基于相似度的检索

将查询和记忆项都转换为向量，计算相似度，返回最相关的项。

from sentence_transformers import SentenceTransformer

class MemoryRetriever:
    def __init__(self):
        self.model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
        self.memories = []

    def add_memory(self, text, metadata=None):
        embedding = self.model.encode(text)
        self.memories.append({
            'text': text,
            'embedding': embedding,
            'metadata': metadata or {}
        })

    def retrieve(self, query, top_k=5):
        query_embedding = self.model.encode(query)
        similarities = [
            (m['text'], np.dot(query_embedding, m['embedding']))
            for m in self.memories
        ]
        return sorted(similarities, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_k]

基于关键字的检索

传统的基于关键字的检索方法，适用于结构化数据。

from collections import defaultdict

class KeywordRetriever:
    def __init__(self):
        self.index = defaultdict(list)

    def add_memory(self, text, doc_id):
        keywords = extract_keywords(text)
        for keyword in keywords:
            self.index[keyword].append(doc_id)

    def retrieve(self, keywords):
        results = set()
        for keyword in keywords:
            results.update(self.index.get(keyword, []))
        return list(results)

混合检索

结合相似度和关键字的优点，提高检索的准确性和召回率。

class HybridRetriever:
    def __init__(self):
        self.vector_retriever = MemoryRetriever()
        self.keyword_retriever = KeywordRetriever()

    def add_memory(self, text, doc_id, metadata=None):
        self.vector_retriever.add_memory(text, metadata)
        self.keyword_retriever.add_memory(text, doc_id)

    def retrieve(self, query, top_k=5):
        vector_results = self.vector_retriever.retrieve(query, top_k)
        keywords = extract_keywords(query)
        keyword_results = self.keyword_retriever.retrieve(keywords)

        # 融合结果
        combined = {}
        for text, score in vector_results:
            combined[text] = score * 0.6

        for text in keyword_results:
            combined[text] = combined.get(text, 0) + 0.4

        return sorted(combined.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_k]

规划机制：代理的"战略家"

规划的定义

规划是指代理为了实现长期目标，生成一系列行动序列的过程。好的规划能够帮助代理：

分解目标：将复杂目标分解为可执行的子任务

优化路径：找到从当前状态到目标状态的最优路径

应对不确定性：在环境不确定的情况下，制定灵活的策略

资源管理：合理分配时间、计算资源、API调用次数等

规划算法

经典规划算法

A 算法*：在状态空间中搜索最优路径，使用启发式函数提高搜索效率。

import heapq

def astar_search(start, goal, heuristic, actions):
    open_set = [(0, start)]
    came_from = {}
    g_score = {start: 0}
    f_score = {start: heuristic(start, goal)}

    while open_set:
        current = heapq.heappop(open_set)[1]

        if current == goal:
            return reconstruct_path(came_from, current)

        for action, neighbor, cost in actions(current):
            tentative_g = g_score[current] + cost
            if tentative_g < g_score.get(neighbor, float('inf')):
                came_from[neighbor] = current
                g_score[neighbor] = tentative_g
                f_score[neighbor] = tentative_g + heuristic(neighbor, goal)
                heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], neighbor))

    return None

价值迭代：动态规划方法，用于求解马尔可夫决策过程（MDP）。

def value_iteration(states, actions, transition, reward, discount=0.9, epsilon=1e-6):
    V = {s: 0 for s in states}
    policy = {s: actions[0] for s in states}

    while True:
        delta = 0
        for s in states:
            max_value = -float('inf')
            best_action = None
            for a in actions:
                value = 0
                for s_next, prob in transition(s, a):
                    value += prob * (reward(s, a, s_next) + discount * V[s_next])
                if value > max_value:
                    max_value = value
                    best_action = a

            delta = max(delta, abs(V[s] - max_value))
            V[s] = max_value
            policy[s] = best_action

        if delta < epsilon:
            break

    return V, policy

LLM 驱动的规划

利用大语言模型的推理能力进行规划，适用于复杂和非结构化的任务。

思维链（Chain of Thought）：通过让模型"慢思考"，显式地展示推理过程。

用户：帮我规划一次去日本的旅行

代理（思维链）：
1. 首先确定旅行时间：什么时候去、去多久
2. 确定目的地：东京、大阪、京都等
3. 规划交通：机票、日本国内交通（JR Pass）
4. 规划住宿：酒店位置、价格、预订
5. 规划景点：每个城市的主要景点
6. 规划美食：当地特色餐厅
7. 规划预算：机票、住宿、交通、餐饮、门票
8. 准备物品：签证、护照、转换插头等

代理（输出）：根据以上思考，以下是详细的旅行计划...

树搜索（Tree of Thoughts）：生成多个可能的思考路径，评估并选择最优路径。

class TreeOfThoughtsPlanner:
    def __init__(self, llm):
        self.llm = llm

    def plan(self, goal, max_depth=3, branch_factor=3):
        root = ThoughtNode(goal)
        queue = [root]

        for _ in range(max_depth):
            new_nodes = []
            for node in queue:
                # 生成多个可能的下一步思考
                thoughts = self.llm.generate(
                    f"对于目标'{node.content}'，列出{branch_factor}个可能的下一步思考",
                    max_tokens=200
                )

                for thought in thoughts:
                    child = ThoughtNode(thought, parent=node)
                    # 评估这个思考的价值
                    child.value = self.evaluate(thought, goal)
                    node.children.append(child)
                    new_nodes.append(child)

            # 选择最有希望的节点继续探索
            queue = sorted(new_nodes, key=lambda x: x.value, reverse=True)[:branch_factor]

        # 返回最优路径
        best_path = self.get_best_path(root)
        return [node.content for node in best_path]

反思与迭代：代理在执行规划的过程中，不断反思和调整策略。

class ReflectivePlanner:
    def __init__(self, llm):
        self.llm = llm

    def plan_and_execute(self, goal):
        plan = self.generate_initial_plan(goal)
        executed_steps = []

        for step in plan:
            result = self.execute_step(step)

            # 反思执行结果
            reflection = self.reflect(step, result, goal)

            if "失败" in reflection or "错误" in reflection:
                # 重新规划
                new_plan = self.replan(goal, executed_steps, reflection)
                plan = new_plan[len(executed_steps):]

            executed_steps.append((step, result))

        return executed_steps

    def reflect(self, step, result, goal):
        return self.llm.generate(
            f"目标：{goal}\n执行的步骤：{step}\n执行结果：{result}\n请反思：这个步骤执行得如何？有什么问题？",
            max_tokens=300
        )

规划与执行的交互

规划不是一次性完成的，而是一个与执行不断交互的动态过程。

在线规划

代理在执行过程中不断更新规划，根据环境变化和执行反馈调整策略。

优势：

挑战：

层次化规划

将规划分为多个层次，高层规划确定大方向，低层规划处理具体细节。

class HierarchicalPlanner:
    def __init__(self):
        self.high_level_planner = HighLevelPlanner()
        self.low_level_planner = LowLevelPlanner()

    def plan(self, goal):
        # 高层规划：生成子目标序列
        sub_goals = self.high_level_planner.plan(goal)

        plan = []
        for sub_goal in sub_goals:
            # 低层规划：为每个子目标生成具体行动
            actions = self.low_level_planner.plan(sub_goal)
            plan.extend(actions)

        return plan

协作规划

多个代理协作完成复杂任务，需要进行协调和分工。

class CollaborativePlanner:
    def __init__(self, agents):
        self.agents = agents

    def plan(self, goal):
        # 分配任务给不同的代理
        task_allocation = self.allocate_tasks(goal)

        plan = []
        for agent, task in task_allocation.items():
            # 每个代理独立规划自己的任务
            agent_plan = agent.plan(task)
            plan.extend(agent_plan)

        # 协调和优化整体规划
        return self.coordinate_plan(plan)

    def allocate_tasks(self, goal):
        # 根据代理的能力和负载进行任务分配
        pass

    def coordinate_plan(self, plan):
        # 解决任务间的依赖和冲突
        pass

实际应用案例

代码助手代理

代码助手代理需要记住用户的项目结构、编码风格、历史对话等，并规划如何最好地解决用户的编程问题。

记忆需求：

规划任务：

客服代理

客服代理需要记住客户的个人信息、历史问题、偏好等，并规划如何提供最佳服务。

记忆需求：

规划任务：

研究助手代理

研究助手代理需要记住相关文献、实验结果、研究思路等，并规划研究路线。

记忆需求：

规划任务：

挑战与未来方向

记忆挑战

容量限制：如何在不损失重要信息的情况下管理有限的记忆容量？

遗忘机制：如何设计合理的遗忘策略，避免记忆过载？

隐私保护：如何在提供个性化服务的同时保护用户隐私？

记忆一致性：如何确保记忆中的信息不冲突、不矛盾？

规划挑战

计算复杂度：如何在有限时间内找到接近最优的规划？

不确定性处理：如何在环境不确定的情况下制定鲁棒的规划？

多目标优化：如何在多个相互冲突的目标之间取得平衡？

人机协作：如何让代理更好地理解和执行人类的意图？

未来方向

神经符号结合：将神经网络的学习能力和符号推理的逻辑能力结合，构建更强大的代理系统。

元学习：让代理学会如何学习，能够快速适应新任务和新环境。

多模态记忆：处理文本、图像、音频等多种模态的信息，构建更丰富的记忆系统。

群体智能：多个代理协作完成复杂任务，形成群体智能。

可解释性：让代理的决策过程更加透明和可解释，增强用户信任。

总结

记忆和规划是 AI 代理系统的核心能力。记忆机制让代理能够"记住"过去，积累经验；规划机制让代理能够"思考"未来，制定策略。两者相辅相成，共同构建了代理的智能。

当前的研究正在探索更先进的记忆架构、更高效的规划算法，以及两者之间的紧密集成。随着技术的进步，我们将会看到越来越强大的 AI 代理，它们能够在越来越复杂的任务中展现出接近甚至超越人类的能力。

然而，技术的发展也带来了新的挑战，包括隐私保护、算法公平性、责任归属等伦理问题。我们需要在推动技术进步的同时，认真思考这些问题，确保 AI 代理系统真正服务于人类的福祉。

参考资料

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