在智能体（Agent）系统中，记忆扮演着至关重要的角色。它不仅是智能体理解当前上下文的基础，更是其实现长期学习、个性化交互和复杂决策能力的核心。然而，随着智能体与用户交互的深入，累积的原始对话日志会变得极其庞大且无序。这些日志虽然包含了智能体的宝贵经验，但直接用于实时推理往往效率低下，成本高昂，且容易超出上下文窗口限制。 这就是“记忆整合”（Memory Consolidation）概念应运而生的原因。我们将探讨如何在智能体的闲时（Off-peak）利用大型语言模型（LLM）的强大能力，对这些旧的对话日志进行自动化整理和归纳，将其从原始、离散的经验转化为结构化、可检索、高层次的知识。 1. 引言：智能体记忆的挑战与闲时整合的机遇 智能体的核心能力之一是其“记忆”——对过往交互和获取信息的存储与检索。一个没有记忆的智能体，每一次交互都像第一次，无法从经验中学习，也无法提供连贯、个性化的服务。在实际应用中，智能体通常会记录下每一次与用户的完整对话，这些原始日志构成了其最基础的“长期记忆”。 然而，这种原始日志的存储方式带来了诸多挑战： 信息过载与噪音： 大量的原始文本数据中夹杂着冗余、重复 …
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