在大语言模型驱动的 Agent 系统日益普及的今天，一个核心挑战逐渐浮现：如何让 Agent 在持续运行数周甚至数月的情况下，依然保持对用户意图的准确理解和历史交互的完整记忆。传统的记忆方案往往依赖外部向量数据库和显式的记忆读写调用，这在长时间运行的主动 Agent 场景中面临存储一致性、故障恢复和上下文膨胀等多重困境。memU 作为专为 24/7 主动 Agent 设计的记忆框架，从架构层面重新定义了持久化记忆运行时的实现路径，其设计思路和工程实践对于构建生产级主动 Agent 系统具有重要的参考价值。
三层层次架构的设计动机
memU 的核心创新在于其借鉴计算机系统层次存储结构提出的三层记忆架构：资源层（Resource Layer）、记忆项层（Memory Item Layer）和记忆类别层（Memory Category Layer）。这一设计并非简单的分层管理，而是针对 24/7 运行场景中数据特性和访问模式的深度优化。资源层作为最底层，承载多模态原始数据，包括对话历史、文档内容、图片和音视频等异构输入，其设计理念类似于操作系统的文件系统，提供原始数据的持久化存储和元数据管理能力。记忆项层则负责从资源中提取离散的、可查询的记忆单元，每个记忆项对应一个具体的事实、偏好或上下文片段，这种设计使得 Agent 可以在毫秒级时间内定位到与当前任务相关的具体记忆内容，而无需扫描完整的原始数据。
记忆类别层作为最抽象的一层，承担着记忆组织和主动推理的关键职责。该层通过自动分类和模式发现机制，将分散的记忆项聚合为结构化的知识主题，使 Agent 能够在面对新任务时快速加载相关的上下文组合。值得注意的是，三层架构不仅服务于响应式查询场景，更重要的是支撑了主动式上下文加载的能力。当 Agent 检测到用户行为模式的变化或特定触发条件时，可以从类别层快速推断可能需要的历史记忆，并在用户明确请求之前完成上下文准备，这正是主动 Agent 与传统对话机器人的本质区别所在。
持续学习管道的技术实现
对于 7×24 小时运行的 Agent 而言，记忆的持续更新和即时可用是两项基本要求。memU 通过其 memorize API 实现了近零延迟的记忆写入机制：当新的交互发生时，系统立即调用大型语言模型进行记忆提取，并将生成的记忆项同步写入存储后端，整个过程对调用方而言是阻塞式的，但返回时记忆已经处于可查询状态。这种设计避免了传统方案中常见的写入延迟和数据不一致问题，确保 Agent 在任何时刻查询到的记忆都是完整的。
在存储后端支持方面，memU 提供了灵活的配置选项以适应不同的部署场景。内存模式适用于开发和测试环境，通过 in-memory 数据结构实现最快的访问速度。生产环境则推荐使用 PostgreSQL 配合 pgvector 扩展的方案，这一组合不仅提供了可靠的数据持久化能力，还通过向量索引实现了高效的相似性搜索。memU-server 组件进一步封装了这些存储细节，提供统一的 API 接口，并集成了 Temporal 工作流引擎来管理复杂的记忆处理流程，包括多阶段验证、冲突检测和批量更新等场景。
持续学习管道的另一个关键特性是其对记忆自演化的支持。系统会跟踪记忆的访问模式和查询结果，据此动态调整类别结构的组织方式和使用频率较高的记忆项的索引权重。这意味着随着 Agent 与特定用户交互时间的增长，记忆系统会逐渐优化对用户偏好和习惯的响应效率，形成越来越精准的个性化上下文加载策略。
双模式检索的设计权衡
memU 的 retrieve API 提供了 RAG 模式和 LLM 模式两种检索路径，这一设计体现了对不同应用场景下性能和精度需求的深入理解。RAG 模式基于嵌入向量的相似性搜索，优势在于响应速度极快，通常可以在亚毫秒级别返回候选记忆列表，适合需要实时响应或持续背景监控的场景。该模式的计算成本也相对较低，主要开销集中在向量索引查询上，适合在资源受限的环境中大规模部署。
相比之下，LLM 模式则通过直接调用大型语言模型对记忆内容进行深度语义理解，能够实现意图预测、查询演化和早期终止等高级功能。当用户的问题表述模糊或需要跨多个记忆项进行推理时，LLM 模式可以自动推断隐含的查询意图，并逐步收窄检索范围直至获得足够的上下文信息。这种模式的开销显著高于 RAG 模式，通常需要数秒甚至更长的处理时间，因此更适合在关键决策点或复杂分析场景中使用，而非作为常规查询的默认选项。
在实际部署中，一个常见的最佳实践是将两种模式串联使用：首先通过 RAG 模式快速获取候选记忆集合，然后由 LLM 模式对候选结果进行精炼和补充。这种级联架构既保证了系统的响应效率，又不失深度推理的能力，是 memU 在工程实用性上的重要体现。
生产部署的关键参数
将 memU 应用于生产环境时，需要关注若干关键配置参数以确保系统的稳定性和性能。首先是存储后端的选择与调优：使用 PostgreSQL 时，建议将 pgvector 的索引类型设置为 HNSW 以获得最佳的查询性能，同时根据预期的记忆项数量合理配置工作内存参数。对于日均交互量超过一万次的 Agent 实例，至少应分配 4GB 的数据库内存缓冲，并启用写入 WAL 日志的同步提交以确保数据安全。
其次是 API 服务器的并发配置。memU-server 默认使用异步处理模式，在 Docker 部署场景下建议将工作进程数设置为 CPU 核心数的两倍，并配置适当的连接池大小以避免数据库连接耗尽。对于需要处理突发流量的场景，可以在 API 网关层实施速率限制，将超过阈值的请求排队处理而非直接拒绝。
监控和可观测性是 24/7 运行系统的必备能力。memU-server 集成了对 LLM Token 使用量的追踪功能，生产部署时应当配合 Prometheus 等监控系统采集这些指标，以便及时发现异常的记忆写入模式或检索效率下降问题。此外，Temporal 工作流的执行状态也应纳入监控范围，当工作流长时间处于 Running 状态时可能表明存在死锁或资源竞争，需要人工介入处理。
工程实践中的经验教训
在 24/7 主动 Agent 场景下部署记忆系统时，有一些经验教训值得分享。记忆膨胀是长时间运行后最常见的问题之一：随着交互历史的积累，如果缺乏有效的记忆淘汰机制，向量索引的大小会持续增长，最终导致检索延迟显著增加。memU 的类别层设计在一定程度上缓解了这一问题，但生产环境仍应配置定期的记忆合并策略，将使用频率较低的记忆项压缩或归档到冷存储中。
另一个需要注意的问题是上下文泄露。在多用户场景下，记忆的作用域隔离至关重要。memU 提供的 where 参数支持按用户 ID、Agent ID 等维度过滤记忆内容，在实现多租户架构时应当确保这一机制被正确使用，避免不同用户的记忆发生混淆。对于敏感数据，还应在存储层实施加密，并在检索时验证调用方的权限。
最后是故障恢复的设计。memU 的记忆写入采用同步模式，这意味着只要 API 调用返回成功，数据就已经持久化到存储后端。但对于包含多个操作步骤的复杂记忆处理流程，例如需要先创建资源再提取记忆项的场景，仍可能面临部分成功的情况。memU-server 集成的 Temporal 引擎提供了事务性的工作流支持，确保这些复杂操作要么完全成功要么完全回滚，避免产生不完整的记忆数据。
性能基准与可靠性验证
memU 项目在 Locomo 基准测试中取得了 92.09% 的平均准确率，涵盖各类推理任务。这一结果表明三层记忆架构在支持主动 Agent 的核心能力方面具有可靠的表现。然而，基准测试成绩仅作为参考，生产环境中的实际性能还取决于具体的部署配置、用户行为模式和记忆内容的复杂度。
对于计划采用 memU 的团队，建议在正式部署前进行充分的负载测试，模拟预期的交互频率和记忆规模，验证系统在持续高负载下的响应时间和资源消耗。一个实用的测试方法是使用 memU 提供的测试脚本，循环执行 memorize 和 retrieve 操作并记录各项指标，关注内存使用量的增长趋势和数据库查询延迟的变化规律。
资料来源：memU GitHub 仓库（https://github.com/NevaMind-AI/memU）、memU-server 仓库（https://github.com/NevaMind-AI/memU-server）。