记忆工程：智能体记忆系统构建与实践

内容简介

《记忆工程：智能体记忆系统构建与实践》是一本聚焦大模型智能体长期记忆体系的工程化专著，直面当前 Agent 开发中跨会话不一致、上下文膨胀、记忆冲突、幻觉难以追溯等现实痛点，把记忆从抽象 AI 概念转化为一套可设计、可落地、可审计治理的系统能力。

全书系统梳理参数化记忆、激活态记忆、显式记忆三类记忆的底层原理与协同机制，讲解记忆抽取、表征写入、结构化组织、检索调度、融合更新、冲突消解、版本回滚、权限审计等全链路技术方案，打破单纯依靠向量库与 RAG 的传统思路，搭建完整的记忆生命周期框架。

《记忆工程：智能体记忆系统构建与实践》书中结合 MemOS 记忆操作系统的落地经验，拆解记忆分层架构、记忆衰减与遗忘策略、记忆质量评测体系，配套大量来自智能客服、AI 陪伴、游戏智能体等真实业务场景的案例，剖析项目落地常见误区与调优方法。

本书兼顾理论基础与工程实操，既有对记忆范式、认知启发的探讨，也给出架构选型、模块设计、运维治理的实操指引，适合大模型开发者、智能体架构师、AI 产品研发人员阅读，帮助读者构建稳定、低幻觉、具备持续学习能力的长期智能体，为下一代持久化智能系统研发提供清晰可行的技术路线。

作者简介

👤 张泽宇

中国人民大学高瓴人工智能学院博士生，研究方向为大模型智能体记忆、个性化与自我进化。他是智能体记忆领域代表性研究者，完成首篇智能体记忆综述，主导 MemSim、MemBench、MemEngine 等系列记忆基准与框架工作，在 NeurIPS、SIGKDD、TheWebConf 等 CCF A 类会议期刊发表多篇论文，获 MSRA 明日之星、国家奖学金等荣誉，长期担任顶级 AI 会议审稿人。

👤 陈鼎

北京航空航天大学本硕，现任职于中国电信研究院大数据与人工智能研究所。研究方向为智能体记忆系统、智能体评测与智能体架构，是 MemOS 记忆操作系统核心研发成员，在 ACL、ICLR 等会议发表论文，拥有多项相关发明专利，聚焦记忆系统在产业场景的落地验证与工程实现。

👤 李志宇

中国人民大学博士，记忆张量 CTO，入选上海市东方英才拔尖人才、36Kr 36 Under 36。曾任职阿里、小红书负责算法研发，主导 MemOS 记忆操作系统研发，深度参与 Memory³（忆 ³）分层记忆架构设计，主攻记忆调度、更新、遗忘等核心工程模块，推动记忆基础设施商业化落地，在智能体记忆系统工程化方面积累大量一线实践经验。

👤 王昊奋

同济大学长聘教授、博导，知识计算研究中心主任，OpenKG 首任轮值主席。主要研究知识图谱、知识增强大模型、智能体记忆与评测，著有《知识图谱：方法、实践与应用》《检索增强生成：理论与实践》等专著，主持多项国家级 AI 项目，打造 KAG、MemOS 等开源体系，长期打通知识增强、智能体记忆的学术研究与产业落地，在国内知识与智能体领域影响力突出。

👤 熊飞宇

Drexel University 博士，记忆张量创始人 & CEO、上海算法创新研究院大模型中心负责人。曾在阿里担任淘天集团数据智能负责人，主导千亿级商业知识图谱与零售大模型建设。带领团队提出 Memory³ 分层记忆范式，研发 MemOS 记忆操作系统、Metis 记忆原生基模，专注低幻觉、可演化的长期智能基础设施，是国内智能体记忆方向的产业领头人之一。