MemGPT：操作系统分页机制赋能 LLM 的长期记忆与上下文窗口管理 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 MemGPT，一个非常有意思的项目，它巧妙地利用操作系统中的分页机制来管理大型语言模型（LLM）的长期记忆和上下文窗口。这不仅仅是一个技术方案，更是一种思维方式的转变，它让我们重新思考如何将 LLM 与传统计算机系统更紧密地结合起来。 1. LLM 的记忆困境：上下文窗口的局限性 大型语言模型（LLM）在生成文本、回答问题、进行对话等方面展现出了惊人的能力。然而，它们并非完美无缺，其中一个主要的瓶颈就是上下文窗口的限制。 所谓上下文窗口，指的是 LLM 在处理当前输入时能够“记住”的文本长度。通常，这个长度是有限的，例如 GPT-3.5 的上下文窗口大约是 4096 个 tokens，而 GPT-4 可以扩展到 32768 个 tokens。 问题在于，即使是 32K 的 tokens，对于复杂的、需要长期记忆的任务来说，仍然显得捉襟见肘。 想象一下，你要让 LLM 完成一个需要数天甚至数周的项目，它需要记住大量的细节、决策和中间结果。如果所有信息都必须塞进有限的上下文窗口，那么效 …