大家好，我是二哥呀。

PaiCLI 第二期做完 Plan-Execute 之后，有个问题一直让我很头疼——Agent 的记忆力跟金鱼一样，聊着聊着就忘了前面说过什么。

你跟它说“我喜欢用 JDK 17”，清空对话再来一轮，它又傻x地给你生成 JDK 8 的代码。

这期就来解决这个问题，给 Agent 加上完整的 Memory 系统。

整个 Memory 分三块。

短期记忆，管的是当前对话的上下文——用户说了啥、工具返回了啥、Agent 做了哪些决策。LLM 本身是无状态的，每次请求都是独立的，根本不记得上一轮聊了什么。短期记忆就是替它“记着”，下次输入的时候把历史消息一起带上。

但短期记忆有个致命缺点——会话一关，全没了。下次启动 Agent，它完全不知道你之前的偏好、项目用什么技术栈、代码风格有什么约定。

所以得有长期记忆，把这些跨会话的关键信息持久化到磁盘上，不管开多少个会话窗口，Agent 都能记住。

那问题又来了，上下文窗口是有限的。Claude Opus 4.6 默认 200K，听着很大，但短期记忆加长期记忆一股脑全塞进去，不光浪费 token，不相关的信息还会干扰 LLM 的判断。

所以需要上下文压缩——达到阈值就做摘要，保留关键信息，丢掉冗余细节。这样 LLM 才有足够的空间思考，手里拿到的也都是有用的上下文。

01、Memory 的整体设计

先看全貌。

MemoryManager 是整个系统的门面，底下管着 ConversationMemory、LongTermMemory、ContextCompressor、TokenBudget、MemoryRetr...