一个会“记仇”的AI代理是怎么炼成的？
当普通AI聊天机器人还在靠临时对话上下文硬撑三句话热度时，LangChain团队悄悄给自家Agent Builder平台塞进了一套能越用越聪明的记忆系统。
这套系统不靠玄学提示词堆砌，也不依赖复杂数据库查询，而是直接把AI的记忆具象成一个个可读可写的文件——就像人类把重要事项记在笔记本上，AI也能在运行过程中自动更新自己的“操作手册”。
更妙的是，这些文件完全采用行业通用格式：核心指令用Markdown写，工具配置用JSON存，技能描述遵循YAML规范。
这种设计让AI代理不仅能记住用户偏好（比如“会议纪要必须用项目符号而非段落”），还能在多次交互中自动提炼出结构化知识（比如区分工程会议要突出技术决策、客户会议需脱敏敏感信息）。
最颠覆的是，整个记忆系统构建在虚拟文件系统之上，底层实际存储于PostgreSQL数据库，既享受了LLM天然理解文件路径的优势，又规避了真实文件系统的运维噩梦。
用户每次纠正AI行为，都会触发记忆文件的增量更新，三个月后竟能自动生成包含格式规范、会议类型处理规则、关键人物关注点的完整知识库。
这种“越用越懂你”的能力，正是通过将COALA论文定义的程序性记忆（tools.json和instructions.md）与语义记忆（skills目录和其他知识文件）落地为具体文件实现的。
虽然目前缺失情景记忆（即完整对话历史回溯），但团队已规划通过后台定时任务和显式/remember命令补全。更绝的是所有记忆修改默认需人工确认，既防住了提示注入攻击，又保留了“YOLO模式”供勇士用户关闭验证。这种设计让无代码代理构建不再局限于简单自动化，而是真正迈向具备持续学习能力的智能体。
产品定位决定记忆优先级
如歌面向的是“公民开发者”，也就是日常工作流程中需要自动化、但又希望少写代码甚至零代码的人群。这里的智能体用途高度聚焦，邮件助理、会议纪要整理、招聘筛选、信息搜集等任务呈现强重复性。
这种使用模式和通用聊天型产品形成鲜明对比。通用助手今天聊旅行，明天改代码，后天写文案，任务之间缺乏稳定连续性。经验复用价值自然偏低。Agent Builder 的智能体却每天处理相同结构的问题，历史经验转化为长期资产的概率显著提升。
一旦缺乏记忆机制，每次会话都从零开始，使用者需要反复强调格式、偏好、术语定义、边界条件。体验很快变成“人训练模型，却训练不到位”。将记忆作为基础能力内建，反而成为必选项。
为什么普通AI像金鱼而这个AI像老管家？
主流AI产品如ChatGPT或Claude天生带着“金鱼记忆”——每次对话都是全新开始，上周用户强调的格式偏好到这周就烟消云散。
这种设计对通用聊天场景或许够用，但当AI被赋予特定任务时就成了灾难。想象有个专属会议纪要助理，每次都要重复“请用项目符号！别写段落！”，用户体验堪比教三岁小孩系鞋带。
LangChain团队敏锐发现：专用代理的核心价值恰恰在于重复执行同类任务，前次交互的教训本该自然延续到下次。于是他们反其道而行之，在Agent Builder诞生之初就内置记忆系统。
这种记忆不是模糊的向量嵌入，而是实打实的文件集合。
当用户吐槽“摘要太啰嗦”时，AI不会默默记在心里，而是立刻创建或更新名为formatting_preferences.md的文件，把“用户偏好项目符号”白纸黑字写进去。下次再处理会议记录，AI先翻看这个文件，自动切换成bullet points模式。这种具象化记忆让AI从健忘实习生蜕变为细心老管家，越用越懂主人心思。
什么叫智能体的记忆：引入成熟认知分类
为了避免“记忆”沦为模糊概念，这里直接采用 COALA 论文提出的三分法，对智能体记忆进行清晰拆解。
一种叫程序性记忆，对应规则、指令、行为约束，决定智能体在各种情况下如何行动。
一种叫语义记忆，对应事实、知识、概念、长期稳定的信息结构。
一种叫情景记忆，对应过去行为序列，也就是“发生过什么、按什么顺序发生”。
Agent Builder 的第一阶段重点放在前两类，原因非常现实：在高度重复的任务中，规则和知识的积累直接影响产出质量，而完整重放历史对这类智能体的价值权重较低。
记忆三件套：程序性、语义性、情景性如何落地？
LangChain团队参考COALA论文将AI记忆拆解为三大支柱：
程序性记忆关乎“怎么做”，语义记忆存储“是什么”，情景记忆记录“经历过什么”。
在Agent Builder里，程序性记忆由两个核心文件承载——instructions.md定义基础行为准则，tools.json声明可用工具集。
比如LinkedIn招聘代理的instructions.md会写明“先分析职位需求，再启动子代理搜索候选人”，而tools.json则精确配置LinkedIn搜索工具的调用参数。
语义记忆则分散在skills目录和其他知识文件中，像内部测试的招聘代理就积累了三个JD文件，每个都详细记录特定岗位的筛选标准。
有趣的是团队刻意弱化了情景记忆，认为专用代理更需要沉淀通用规则而非复盘单次对话。不过未来计划通过后台进程扫描历史对话文件，自动提炼可复用的经验。
这种分层设计让记忆系统既有清晰边界又保持扩展性，新增记忆类型只需挂载新目录即可。
用“文件”来承载记忆的关键动机
系统将记忆表达为一组文件，这个选择非常大胆，也非常务实。模型天然擅长阅读、编辑、理解文本文件。文件结构本身就携带层级、命名、上下文线索。
一旦记忆变成文件，智能体甚至无需特殊工具接口，只需要“读写文件”的能力，就能完成记忆访问与更新。这种方式直接绕过了复杂 DSL、私有协议、隐藏状态，形成高度透明的记忆形态。
更重要的一点在于，人类同样擅长理解文件。Markdown、JSON、目录结构，对技术轻量用户同样友好。这让无代码体验真正具备扩展空间。
行业标准优先：减少黑盒设计
在文件内容层面，系统尽量采用现有行业标准。
核心指令通过标准格式定义，技能通过 skills 文件表达，子智能体通过固定目录组织。工具访问通过 tools.json 控制，支持 MCP 服务器子集暴露，从源头控制上下文规模。
这一选择让 Agent Builder 构建的智能体天然具备可迁移性，同一套文件在 Deep Agents CLI、Claude Code、OpenCode 等不同执行环境中都具备复用潜力。
虚拟文件系统：数据库披着文件夹的马甲
从基础设施角度看，系统并未直接使用真实文件系统，而是将所有文件存储在 Postgres 中，对模型侧呈现为完整文件系统结构。这种“虚拟文件系统”架构结合了两种世界的优势：模型获得熟悉的文件操作体验，系统获得数据库级别的可靠性、扩展性和存储管理能力。接口层完全可插拔，理论上可以切换到 S3、MySQL 等任意后端存储。模型侧逻辑保持稳定，底层基础设施随需求演进。
表面上看，AI代理在自由读写文件系统：创建新技能文件、更新工具配置、追加用户偏好。实际上所有文件都存储在PostgreSQL数据库里，通过虚拟文件系统层对外暴露标准文件接口。
这种设计堪称两全其美：
大语言模型天生擅长处理“/memory/skills/engineering.yaml”这类路径，无需额外训练就能理解文件操作；
而工程师们则享受数据库的事务安全、备份便利和查询效率。
更妙的是这个虚拟层完全可插拔，今天用Postgres，明天换成S3或MySQL只需改个配置。
当AI执行“写入新技能”操作时，系统先验证文件格式（比如YAML头信息是否完整），校验失败就抛错让AI重试，避免污染记忆库。这种架构既满足了LLM的认知习惯，又保障了企业级可靠性，堪称“用魔法打败魔法”的典范。
记忆进化实录：从空白文档到智能百科全书
一个典型记忆进化案例始于简单的instructions.md：“总结会议纪要”。
- 首次执行输出段落式总结。随后收到反馈：偏好要点列表结构。智能体在记忆文件中新增格式偏好说明。
- 下一次执行，输出自然转为列表结构。随后收到新反馈：行动项需要单独列出。记忆继续扩展。
- 随着时间推移，记忆文件逐步累积会议类型差异、人物关注点、措辞习惯、时间标注规则。
具体步骤：
第一周用户反馈“要用项目符号”，AI立即创建formatting_preferences.md记录该规则。
第二周用户追加“单独提取行动项”，文件内容自动扩充。
到第三个月，这份记忆文件已成长为包含五大模块的智能指南：
- 格式规范明确要求项目符号+行动项分离+过去时态+时间戳；
- 会议类型处理区分工程/规划/客户会议的不同策略；
- 人物档案甚至标注“Sarah Chen关注技术细节，Mike Rodriguez侧重商业影响”。
整个过程完全通过自然语言纠正完成，无需用户手动编辑配置，所有知识都通过自然语言反馈迭代生成，智能体通过一次次反馈，逐步形成稳定工作人格。
这种自生长特性让代理构建从“预先设计完美规则”转向“边用边优化”，极大降低使用门槛。更惊人的是AI能主动维护这些文件——当发现多个JD文件有重复字段时，会建议合并模板；当工具配置变更时，自动同步更新tools.json。
提示工程才是记忆系统的命门
尽管架构精巧，团队坦承最大挑战始终是提示工程：Prompt 调优：何时记录、何时忽略、记录到哪个文件、使用什么结构，这些判断都依赖提示语精度。系统甚至安排专人长期专注记忆相关 Prompt 优化，占据团队显著精力。
初期AI常犯四类错误：该记时不记（忽略用户关键反馈）、不该记时乱记（把临时需求当永久规则）、记错位置（把格式偏好写进技能文件）、格式混乱（生成无效JSON）。有位工程师专职优化记忆相关提示词数月，才让AI稳定掌握“何时更新哪个文件”。
典型改进包括：在系统提示中强调“用户纠正即永久规则”，用few-shot示例展示正确文件修改格式，添加后处理验证环节拦截非法写入。
即便如此，人类干预仍不可或缺——所有记忆修改默认需人工批准，既防恶意提示注入，又避免AI过度泛化（比如把“忽略某供应商邮件”升级成“屏蔽所有冷邮件”）。这种人机协同机制确保记忆进化既智能又可控。
无代码革命：用文件代替领域特定语言
之所以能够实现“零 DSL、零代码”的复杂智能体构建，很大程度来自 Deep Agents 提供的通用智能体执行框架。
复杂的上下文编排、工具调用顺序、子智能体调度等问题在底层被统一处理。构建者只需通过文件配置表达意图，系统负责执行细节。
记忆文件与 COALA 分类天然对应：核心指令与工具定义承载程序性记忆，技能与知识文件承载语义记忆。
传统无代码平台常陷入两难：简单拖拽无法处理复杂逻辑，自创DSL又陡增学习成本。
Agent Builder用通用文件格式破局——Markdown写指令、JSON配工具、YAML述技能，全是开发者熟悉的文本格式。用户无需学习新语法，直接编辑文件就能微调代理行为。
更妙的是这种设计天然支持代理迁移：在Agent Builder训练好的代理，稍作调整就能跑在Deep Agents CLI或Claude Code等其他框架上。文件即接口的理念让AI代理真正成为可移植资产，而非锁定在单一平台的黑盒。当用户想分享招聘代理时，只需打包/memory目录，接收方导入即可复用全部记忆，连三个月积累的JD筛选经验都原样保留。
蓝图：情景记忆与后台反思引擎
当前系统缺失的情景记忆即将补全——历史对话将转为可检索文件存入/memory/episodic/目录。
更激动人心的是后台记忆进程：每天凌晨自动扫描所有对话，提炼高频模式更新核心记忆文件。比如发现用户三次要求“隐藏薪资信息”，就自动生成privacy_rules.md。显式/remember命令也将上线，让用户随时触发记忆整理。
多层级记忆架构也在规划中：个人记忆之外，还将开放团队共享的/org_memory/和全局知识库/global_memory/，让代理既能继承公司规范又能保留个性。这些升级将使AI代理从任务执行者进化为组织知识节点，真正融入企业协作网络。
极客辣评
本文系统性讲解“文件化智能体记忆”原理，适合需要自己设计开发智能体的公司借鉴，主题兼具工程深度与产品方法论，知识点关键词覆盖： Agent Builder、智能体记忆、无代码、文件系统、skills、知识累积、技能提升、迭代升级等。
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