记住近期事件

想象一下，你正试图与一个瞬间就忘记你所说一切的人交谈。每句话都将是一个全新的开始，使得任何有意义的交流都无法进行。大型语言模型（LLM）代理，如果没有办法记住近期互动，也将面临类似的挑战。我们所说的“记住近期事件”的能力，在LLM代理的背景下，就是短期记忆。它是一个基本组成部分，允许代理在持续的操作或对话中保持上下文。

为什么代理需要记录

与LLM静态的预训练知识不同，短期记忆是动态的。它涉及当前正在处理的特定任务或当前的交互会话。可以将其视为代理的草稿本，它在上面记下刚刚发生的事情。这并非永久学习新事实，比如LLM已经知道的法国首都。相反，它是关于记住你刚刚在这段对话中询问了飞往巴黎的航班，这样当你接着问“那里的酒店呢？”时，代理就能明白“那里”指的是巴黎。

如果没有这种记忆，与代理的每次交互都将是孤立的。代理将无法做到：

• 理解后续问题。
• 引用对话中较早提供的信息。
• 执行需要多步骤且前一步骤的上下文很必要的任务。
• 在整个交互过程中保持连贯的“个性”或状态。

本质上，短期记忆赋予了代理一种连续感。它允许代理在先前的交流基础上进行，使交互更顺畅、更有效。

短期记忆的工作方式（一个简单视角）

在基本层面，LLM代理的短期记忆通常涉及保留近期交互的日志或历史记录。此历史记录通常包含：

• 用户的输入。
• 代理自身的响应或行动。

当代理需要处理用户的新输入时，它不仅仅是孤立地查看那一条信息。相反，它（或控制它的系统）不仅向LLM提供新输入，还提供部分或全部近期历史记录。这种组合信息形成了一个更丰富的提示，为LLM提供生成相关且充分响应所需的上下文。

例如，如果你正在与一个代理交互：

1. 你：“将‘买牛奶’添加到我的待办事项列表。”
2. **代理（记录在记忆中）：**用户说“将‘买牛奶’添加到我的待办事项列表”。代理回应“好的，‘买牛奶’已添加。”
3. 你：“也添加‘打电话给约翰’。”
4. **代理（处理“也添加‘打电话给约翰’”时）：**LLM收到“也添加‘打电话给约翰’”以及关于牛奶的先前交互记忆。这有助于它理解“也添加”指的是待办事项列表。

以下图描绘了短期记忆如何融入代理的运行流程：

此图描绘了用户输入与现有短期记忆如何结合，为LLM形成完整提示的循环。LLM的输出随后被用于回应用户，并同时更新短期记忆以备后续交互。

保持“短期”

“短期”这个词有其含义。LLM在一次处理的文本量上存在限制（常称为“上下文窗口”）。如果对话历史变得太长，可能会超出这个限制。因此，短期记忆的实际实现方式通常涉及以下策略：

• 只保留对话的最后几轮。
• 总结对话中较旧的部分。
• 使用更精细的技术来获取过去的相关信息（我们将在后续章节中会涉及）。

目前，需要理解的是，代理需要某种机制来记住近期事件，以便智能地运作。这种能力，即使是最简单的形式，也能将LLM从无状态的文本生成器转变为一个更有用、更具交互性的助手。当我们构建第一个代理时，我们会看到即使是基本的记忆也能产生很大的作用。在第六章“LLM代理记忆：信息回顾”中，我们将更详尽地研究这些机制。