Agent 的**记忆压缩（Memory Compression）**主要目的是解决一个问题：

Agent 长时间运行后，会积累大量历史对话、工具调用记录、任务轨迹，如果全部塞入 Context Window，会导致 Token 爆炸、推理变慢、成本升高，所以需要把“过去的信息”压缩成更高价值、更小体积的表示。

常见方法主要有以下几类：

一、摘要压缩

思路

让 LLM 定期把历史记忆总结成短文本。

例如原始记忆：

用户：
我喜欢C++，正在学习机器人后端开发。

讨论ROS2通信机制。

学习MQTT连接机器人云平台。

完成Robot SDK项目，实现TCP通信。

压缩后：

用户长期目标：
- 学习机器人后端开发
- 熟悉C++、ROS2、MQTT

已有经验：
- 开发过Robot SDK
- 实现TCP通信和JSON协议

实现方式

Agent维护：

Raw Memory
     |
     v
Memory Summarizer
     |
     v
Compressed Memory

优点

 简单
效果好
适合聊天Agent

缺点：

 可能丢失细节

例如：

原文：

用户机器人IP是192.168.1.20

总结：

用户有机器人网络环境

IP丢了。

二、分层记忆压缩

类似人类记忆。

分成：

              Long-term Memory
                    |
        ------------------------
        |                            |
   Semantic Memory       Episodic Memory
        |
   User Profile

第一层：短期记忆 Short-term

保存最近上下文：

例如：

最近20轮聊天

直接放 Prompt：

Context:
user:
assistant:
...

第二层：中期记忆

保存任务阶段信息：

例如：

当前任务：
开发机器人SDK

已完成：
1. TCP通信
2. JSON协议

待完成：
3. 心跳机制
4. 重连策略

第三层：长期记忆

保存稳定信息：

例如：

用户：
- 熟悉C++
- 做机器人开发
- 使用ROS2

压缩过程：

最近聊天
    |
    | 超过窗口
    v

任务摘要

    |
    |
长期稳定事实

三、 信息抽取压缩

不是总结，而是抽取关键事实。

例如：

原始：

我最近在机器人公司实习，
主要做C++ SDK，
用TCP连接机器人，
以后想找C++后端岗位。

抽取：

JSON：

{
 "skill":[
   "C++",
   "TCP",
   "Robot SDK"
 ],
 "career_goal":
 "C++ backend developer"
}

优势：

查询效率高。

比如：

Agent问

用户会不会C++？

直接查：

skill contains C++

不用读全部历史。

四、 向量压缩（Embedding Compression）

把文本变成向量。

流程：

Memory Text

    |
Embedding Model

    |

[0.21,0.55,0.13,...]

    |

Vector Database

例如：

存：

用户学习ROS2

变成：

[0.234,0.882,...]

查询：

用户：

"之前机器人通信怎么设计？"

Embedding：

机器人通信设计

搜索：

TCP协议
MQTT
ROS2 Topic

五、 时间衰减压缩（Time Decay）

模拟人的遗忘机制。

不是所有记忆价值一样。

公式：

Memory Score =
Importance × e^(-λt)

例如：

昨天：

用户正在调试TCP bug

重要度：

0.9

一年以前：

问过hello world

重要度：

0.1

随着时间：

重要性下降

应用：

自动删除：

低价值 + 很久以前

六、重要性评分压缩

给每条Memory打分：

Memory Importance =
  用户明确要求保存
+ 使用频率
+ 最近访问
+ 任务相关性

例如：

Memory	Score
用户名字	0.9
用户喜欢C++	0.8
一次报错日志	0.

工业级 Agent Memory 通常组合

实际系统一般不是单一方法：

             User Input
                 |
                 v
          Memory Manager
                 |
      ---------------------
      |              |              |
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