2026年AI代理仍缺记忆？Ashpreet Bedi提出三层记忆模型，用Agno框架实现会学习的智能体，越用越聪明。
2026年了，AI代理还是“金鱼记忆”？你还在用一次性AI？
2026年眼看就要到了，现在的AI代理已经能处理复杂指令、调用几十个工具、连续工作几个小时不停歇，但你要是问它同一个问题两次——它竟然从零开始！上一次的答案、踩过的坑、摸索出的窍门，统统忘光光。这就像你雇了个超级聪明的实习生，但每次聊天都得重新自我介绍，还得手把手从“什么是股票”讲起。是不是有点荒谬？可这就是当前大多数AI代理的真实写照。
我们花大价钱搞出能写代码、能查财报、能跑流程的AI，却忘了最关键的一点：它们不会“学习”。而真正让ChatGPT和Claude成为你贴心小助手的，恰恰不是它们有多聪明，而是——它们有“记忆”！
记忆 ≠ 聊天记录，别再混淆了！
很多人一听到“AI记忆”，就以为是上下文窗口、聊天历史，或者随便存个向量数据库就完事了。
太天真了！在Agno框架作者Ashpreet Bedi看来（这位老兄可是AI多智能体系统领域的前沿实践者，曾在硅谷主导多个生成式AI基础设施项目，如今全力投入Agno这个开源全栈多智能体框架的开发），真正的记忆必须精准区分三种类型，否则你建的系统永远停留在“一次性助手”阶段。
第一种叫“会话记忆”，就是你和AI这轮对话聊了啥，上五条消息是什么——这确实重要，但聊完就清空，根本算不上真正的“记忆”，顶多是个临时草稿纸。
第二种是“用户记忆”，比如你告诉AI“我喜欢AI芯片股，风险承受中等”，它得记住你这个人，下次见面不用再问一遍，这是个性化服务的基础。但Ashpreet强调，这依然不是“学习”——它只是“回忆”，没带来系统能力的提升。
第三种见下面：
真正让AI变聪明的，是“习得性记忆”！
最核心、最被忽视的，是第三种：“习得性记忆”。这是AI在与世界交互中自己“悟”出来的东西。
比如，你的金融代理某次分析ETF时发现：“光看管理费不行，跟踪误差也很关键！”——这个洞察如果只用于当前用户，就浪费了。它应该被提炼成一条通用规则，存进知识库，以后任何人问ETF比较，AI都能调用这条经验。
这才是“学习”！而且这种学习是可审计、可编辑、可删除的——你不用重新训练模型，就能让AI立刻变得更聪明。
Ashpreet称之为“穷人的持续学习”（GPU Poor Continuous Learning）：不用烧钱微调、不用搞复杂训练流程，靠一个不断进化的知识库，就能让整个系统越用越强。模型本身没变，但系统智能了。这才是智能代理进化的正道！
三段代码，手把手教你构建会“学习”的AI代理
Ashpreet在文章里不只讲理论，直接甩出三段可运行的代码，用Agno框架（一个专为多智能体系统设计的高性能开源框架）实现三种记忆。
首先，会话记忆超简单：只要指定一个数据库，比如SQLite，创建Agent时传入db参数，再开启add_history_to_context=True，就能自动保存和加载对话历史。代码干净得像喝水：你连续三次提问——先问英伟达，再让它和特斯拉比，最后问哪个更值得投，AI全程记得上下文，不用你重复背景。
关键在于传入同一个session_id，Agno会自动处理一切。
用户记忆？让AI认识“你”，而不是“某个用户”
接着是用户记忆。
Ashpreet用MemoryManager组件，配合enable_user_memory=True开关，就能让AI自动从对话中提取你的偏好、目标、限制条件，并用你的user_id（比如邮箱）存进数据库。
下次你换个设备、隔周再来问投资建议，它还记得你“中等风险、关注AI股”。
更高级的是enable_agentic_memory=True模式——这时候AI自己判断何时该存记忆，通过工具调用触发，更高效，不是每次对话都跑提取流程。想象一下：你的AI理财顾问，不仅记得你去年亏过钱，还知道你最近对机器人赛道感兴趣，这种服务才叫“懂你”！
习得性记忆+人工审核=高质量知识飞轮
最酷的是第三段代码：实现“习得性记忆”。
Ashpreet创建了一个叫Knowledge的组件，底层接Chroma向量数据库，再写一个save_learning工具函数，让AI能主动把通用洞察存进去。
但问题来了：AI可能胡说八道，乱存垃圾信息怎么办？答案是“人在回路”（Human in the Loop）！他给save_learning工具加了个requires_confirmation=True装饰器，每次AI想存“学习成果”，必须弹出确认框让你点头。你批准了才真存，否则就扔掉。这样，知识库只进高质量内容，形成正向飞轮——AI越用越准，你越信它，它越敢提建议，你越愿意审核，系统越聪明。这不比盲目相信AI自动生成强一万倍？
什么样的“学习”才值得存？别让知识库变垃圾场！
Ashpreet特别警告：千万别见啥存啥！一个优质“学习”必须满足三点：具体（比如“科技股PE通常在20-35倍”，而不是“PE各不相同”）、可操作（能直接用在下次任务中）、可泛化（不只对当前用户有用）。
绝对不要存原始数据、一次性事实、总结摘要或纯猜测。
大多数查询根本不该产生新学习——这完全正常！知识库不是垃圾桶，而是精品工具箱。
正因这些学习是显式存储（而非藏在模型权重里），你随时能查、能删、能改。发现一条错误规则？删掉就行，系统立刻恢复正常。这种透明可控性，才是企业级AI系统的关键。
Agno：让你5分钟从零搭出会学习的AI代理团队
Ashpreet开发的Agno框架，就是为解决这些问题而生。它不只是个库，而是完整的多智能体开发栈，支持五级智能系统（从单工具代理到带状态的工作流）。
最惊艳的是性能：Agent实例化只要3微秒，内存占用仅6.5KB！在M4 MacBook Pro上跑1000次，比LangGraph快好几倍。而且它模型无关——Anthropic、OpenAI、Google、本地模型，一行代码切换。搭配内置的FastAPI路由，写完Agent直接变API服务；还有实时监控面板（agno.com），全程追踪Agent行为。
Ashpreet还准备了12个“烹饪手册”（Cookbook），从工具调用到人类审核，一步步带你构建生产级系统。克隆仓库、装依赖、设API密钥，5分钟就能跑起带记忆的金融代理！
总结
如果你还在用API拼凑“一次性”AI助手，每次对话都从零开始，那你等于在浪费AI的潜力。
真正的智能代理必须拥有三层记忆——会话、用户、习得性。尤其是第三层，它让AI从“执行者”蜕变为“学习者”，系统能力随时间复利增长。
Ashpreet Bedi通过Agno框架，把这套理念变成了可落地的代码。无论你是个人开发者还是企业团队，现在就是构建“会学习AI”的最佳时机。别再满足于表面的流畅对话，去打造能真正积累经验、越用越聪明的代理系统吧！