老王这次换了副金丝眼镜，像极了某个互联网大厂的 CTO，眼神犀利但嘴角带笑，看起来今天心情不错。

老王翻了翻我的简历，“你这个 PaiCLI 写了三层记忆架构、RAG 向量检索、长上下文自适应，挺能吹的啊。”

（内心 OS：王哥你别说吹，这些我一行一行码出来的😤）

我说：“王哥，这几块确实是 PaiCLI 的核心。记忆系统做了三期，第 3 期做 Memory、第 4 期做 RAG 代码库理解、第 12 期做长上下文工程。最近还做了两个升级——长期记忆加了项目级隔离，代码检索从 RAG 一把梭改成了精确搜索优先、RAG 语义兜底。”

老王露出感兴趣的表情：“行，那就从记忆系统开始聊。”

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01、Agent 的记忆系统分哪几层

老王问：“先说说整体架构，你们的记忆系统是怎么分层的？”

我说：“三层。短期记忆、长期记忆、外部记忆。”

短期记忆就是当前对话的消息历史——用户输入、模型回复、工具调用和结果，每一轮都在追加。生命周期是一次会话，关掉终端就没了。

长期记忆是跨会话持久的。

用户说“记一下这个项目用 Java 17”，Agent 就把这条事实写到本地 JSON 文件里。下次开新会话，Agent 从文件里检索和当前对话相关的条目，注入到上下文中。这样跨会话 Agent 也能“记住”用户的偏好和项目背景。

外部记忆就是通过检索访问的外部知识库，不在对话历史里常驻，需要的时候按需查。

PaiCLI 的外部记忆有两条路：

• 一条是精确搜索，按关键字或正则实时扫描项目文件树；
• 另一条是 RAG 向量语义检索，从预建的 Embedding 索引里找相关代码段。

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