AI的记忆，比金鱼还短？——科技巨头的“记忆秀”
你有没有发现，现在的AI公司就像一群刚学会用橡皮泥的小朋友，一个个争先恐后地举着手喊：“老师！我捏了个记忆！”OpenAI说：“我们有对话记忆！”Google Gemini立刻跳出来：“我们有‘记忆功能’！”然后一堆创业公司比如Zep和Mem0也挤进来：“我们专做记忆平台！”
好家伙，仿佛一夜之间，AI界掀起了“谁的记忆更持久”的奥林匹克运动会。
问题是，这些所谓的“记忆”，到底是真记忆，还是AI在假装记得你昨天说过“我喜欢香草冰淇淋”？说白了，它们的记忆系统，可能还不如你家冰箱上的便利贴靠谱。
更讽刺的是，这些公司一边吹嘘自己的“长期记忆”多厉害，一边却对现实世界中企业早已存在的记忆视而不见。企业系统里早就有客户记录、交易日志、审批流程、审计痕迹，这些不都是“记忆”吗？
结果AI公司倒好，非要把这些数据扔进向量数据库，再用“语义相似度”假装自己懂业务。
这就像一个刚学中文的外国人，看到“客户满意度”和“退货率”在向量空间里靠得近，就以为自己理解了企业运营——兄弟，你连“客户”和“供应商”都分不清，谈什么记忆？
心理学的幽灵，正在AI会议室里开派对
现在AI圈一提“记忆”，立刻搬出心理学那一套：短期记忆、长期记忆、情景记忆、语义记忆、程序记忆……搞得好像AI真能像人一样回忆初恋。
问题是，AI不是人，它不需要记得高中班主任的名字，也不用为错过前任的生日懊悔。但它需要知道：这个客户能不能赊账？这笔交易要不要风控审批？可这些，心理学模型一个都教不了它。
这种照搬人类认知的分类法，说白了就是“科技版拿来主义”——既然搞不清AI该怎么记东西，那就抄人类大脑的作业呗。
可问题是，企业系统不是人脑，它是法律、流程、规则和数据的混合体。你让AI用“情景Context记忆”去回忆一次销售会议？不如直接调CRM系统里的会议纪要来得实在。
更离谱的是，有些研究还声称发现了“记忆的普遍定律”，说人类记忆像树状结构。哇，那AI的记忆是不是也该种棵树？下次训练模型前先浇点水？
向量数据库？不过是AI的“电子遗忘症”
向量数据库现在被捧成AI记忆的救世主，仿佛只要把所有文本塞进去，AI就能“理解”一切。可现实是，向量数据库只懂“相似”，不懂“意义”。
它知道“客户”和“用户”在语义上接近，但它不知道：客户有信用评级，用户可能只是注册了账号；客户能签合同，用户连付款方式都没填全。这种“懂个大概”的记忆，放在企业场景里，轻则推荐错产品，重则批准一笔不该批的贷款。
更荒谬的是，有些公司宁愿花几百万建向量索引，也不愿意直接连上现有的ERP或CRM系统。他们宁愿让AI从一堆PDF里“学习”发票规则，也不愿直接调用财务系统的API。
这就像你明明有导航，却非要靠背地图来开车——而且还是背错的版本。结果AI记了一堆无关紧要的废话，却忘了最关键的：上个月客户已经投诉过三次了。
企业早就有记忆，只是AI装看不见
最讽刺的是，企业系统几十年来一直在做“记忆”这件事，而且做得比AI专业多了。
比如“事件溯源”（Event Sourcing），它把每一次业务变更都记成不可篡改的事件流——这不就是最完美的情景记忆吗？每一次订单修改、每一次状态变更，都有时间戳、操作人、上下文，比AI靠聊天记录拼凑的记忆靠谱一万倍。
还有“仓储模式”（Repository Pattern），它不只是存数据，还知道怎么按业务逻辑取数据。CustomerRepository不是简单查表，而是懂“客户”这个概念背后的规则。
可AI公司呢？它们视而不见，非要把这些结构化、有语义、有规则的数据打散成向量，再让AI“重新学习”。这就像把一本《公司法》烧了，然后让AI从微博评论里总结法律常识——能准吗？能合规吗？出了事谁负责？
更别提“限界上下文”（Bounded Context）这种DDD（领域驱动设计）里的宝贝了，它明确划分了不同业务模块的语义边界，防止“销售逻辑”污染“财务逻辑”。
可AI的记忆系统呢？一股脑全塞进向量库，结果销售AI建议给亏损客户打八折，财务AI还在算利润，场面一度十分尴尬。
DICE登场——让AI记点有用的东西
这时候，领域集成上下文工程（Domain-Integrated Context Engineering，简称DICE）终于站出来说：“喂，各位，别玩虚的了。”
DICE的核心思想很简单：别再造轮子，直接把企业现有的领域模型当成AI的记忆系统。客户是客户，订单是订单，每个都有明确的属性、行为和规则。AI不需要“理解”这些概念，它只需要“接入”它们。
DICE把领域对象当作“记忆单元”，既有数据，也有行为。比如一个Customer对象，不仅有姓名电话，还能调用“检查信用额度”“计算历史交易”等方法。这比单纯返回一堆向量结果有用多了。
同时，业务事件天然就是“情景Context记忆”——每一次下单、每一次退款，都是带时间戳的真实事件。AI要回忆？直接查事件流，比翻聊天记录靠谱多了。
更重要的是，DICE利用了几十年企业软件的成熟模式：聚合根保证数据一致性，仓储模式提供语义化查询，限界上下文防止逻辑混乱。
这些不是理论，是经过无数项目验证的实战经验。AI公司花几百万搞的“记忆创新”，可能还不如一个老练的Java程序员写的Repository接口来得实在。
未来的AI，不该是“聪明的傻子”
我们现在看到的很多AI代理，本质上是“聪明的傻子”——能背诗、能写代码、能模仿人类语气，但在真实业务场景中，它连最基本的规则都搞不清。为什么？因为它记的东西不对。它记得“我喜欢猫”，却不记得“这个客户上个月逾期了两次”。它记得“汉堡和薯条经常一起点”，却不记得“超过2万美元的采购需要总监审批”。
真正的AI记忆革命，不是让AI记得更多，而是让它记得“对的东西”。DICE正是通往这个目标的桥梁。它不追求让AI像人一样记忆，而是让它像业务专家一样记忆——记住规则、记住流程、记住上下文、记住后果。这种记忆，可能不够“酷”，没有“情感回忆”那么煽情，但它能避免错误、提升效率、降低风险。
结语——别让AI在企业里“失忆”
AI的记忆问题，归根结底是“理解问题”。没有领域理解的记忆，就像没有地图的导航——看似能走，实则随时迷路。行业现在热衷于堆砌技术：向量数据库、知识图谱、记忆缓存……但如果没有DICE这样的框架把它们锚定在业务现实上，这些技术最终只会变成又一批“昂贵的摆设”。
领域模型是记忆的重要形式：
- 事件溯源通过将领域变更的完整历史记录存储为不可变事件，提供了完美的情景记忆。每个决策、每个状态转换、每个业务事件都保留完整的上下文。
- 存储库模式提供以领域为中心的记忆接口，能够理解业务概念。CustomerRepository 知道如何以保留业务含义（而非仅仅保留原始数据）的方式检索客户信息。
- 领域驱动设计的有界上下文将记忆划分为语义边界，防止了纯基于向量的方法中的概念污染。
- 聚合体充当具有一致性边界的内聚记忆集群——这正是我们可靠的智能体行为所需要的。