03-状态记忆与任务恢复

核对日期：2026-05-13。

不稳定项：长期记忆产品形态、向量记忆、agent state store、浏览器/IDE Agent 状态恢复机制和隐私治理方案变化较快；生产项目必须结合目标平台重新设计。

1. 学习目标

本专题关注 Agent 的“脑内工作台”：状态和记忆。好的 Agent 不是把聊天历史无限塞回模型，而是维护可读、可恢复、可审计的任务状态。

学完后你应该能做到：

• 区分聊天历史、短期状态、长期记忆和任务日志。
• 设计结构化 Agent state。
• 定义记忆写入、读取、过期和删除策略。
• 处理事实冲突、过期信息和来源追踪。
• 为长任务设计暂停、恢复、交接和失败重试。

2. 状态不是聊天历史

聊天历史是对话记录，状态是任务对象。

维度	聊天历史	Agent 状态
内容	用户和模型消息	目标、事实、计划、证据、错误
结构	时间顺序文本	结构化字段
用途	上下文补充	控制任务推进
风险	膨胀、污染、遗忘	设计成本
恢复	难恢复	可恢复

Agent 状态应该回答：

• 目标是什么。
• 已经确认了什么。
• 还有什么未解决。
• 下一步是什么。
• 哪些动作需要审批。
• 为什么停住了。

3. 推荐状态对象

{
  "task_id": "task_001",
  "goal": "分析代码库中登录模块的风险",
  "success_criteria": ["定位相关文件", "说明调用链", "列出风险并引用路径"],
  "constraints": ["只读", "不能修改文件"],
  "facts": [],
  "open_questions": [],
  "plan": [],
  "completed_steps": [],
  "pending_actions": [],
  "tool_results": [],
  "approvals": [],
  "errors": [],
  "budget": {
    "max_steps": 8,
    "used_steps": 0,
    "max_tokens": 20000
  }
}

状态更新规则：

• 新事实必须有来源。
• 冲突事实不能静默覆盖。
• 过期事实要标注。
• 工具原始返回要摘要。
• 高风险状态变更要写入审计。

4. 记忆类型

类型	内容	风险
短期记忆	当前任务上下文	上下文膨胀
长期用户记忆	用户偏好、习惯设置	隐私和过时
项目记忆	代码约定、业务规则	版本冲突
操作记忆	历史工具调用	敏感信息泄漏
失败记忆	失败样例和修复经验	误泛化

不是所有信息都应该写入长期记忆。写入比读取更危险。

5. 记忆写入策略

写入前必须判断：

• 是否来自可信来源。
• 是否是稳定事实。
• 是否含敏感信息。
• 是否用户允许保存。
• 是否有过期时间。
• 是否可删除。

不要写入：

• 密钥、token、密码。
• 未经用户确认的偏好。
• 模型猜测。
• 临时任务细节。
• 高敏业务数据。

推荐字段：

字段	说明
memory_id	记忆 ID
type	preference / fact / project_rule / failure
content	内容
source	来源
confidence	置信度
created_at	创建时间
expires_at	过期时间
scope	用户、项目或组织

6. 事实冲突处理

冲突来源：

• 用户偏好改变。
• 文档版本更新。
• 工具返回不一致。
• 历史记忆过期。
• 不同系统口径不同。

处理原则：

新证据不一定覆盖旧证据
高权威来源优先
版本和时间必须展示
冲突进入 open_questions
必要时请求人工确认

反模式：模型自己选择一个看起来合理的事实并继续执行。

7. 任务恢复

长任务需要可暂停和恢复。

恢复需要保存：

• task_id。
• goal。
• state snapshot。
• 已完成步骤。
• 已确认事实。
• 未完成动作。
• 审批状态。
• 工具结果摘要。
• trace id。
• 当前预算。

恢复时要检查：

• 权限是否仍有效。
• 文档或数据是否更新。
• 工具结果是否过期。
• 用户目标是否改变。
• 是否需要重新确认高风险动作。

8. 上下文压缩

长任务不能无限塞历史。

压缩策略：

• 保留目标和成功标准。
• 保留已确认事实和来源。
• 保留未解决问题。
• 保留关键工具结果摘要。
• 丢弃重复推理和无关对话。
• 对高风险动作保留完整审计引用。

压缩输出应该是状态摘要，不是文学性总结。

9. 工程案例

9.1 代码库分析 Agent

状态：

• 目标文件候选。
• 已读文件。
• 调用链假设。
• 风险点。
• 需要验证的问题。

恢复：

• 继续读取未完成候选文件。
• 避免重复搜索相同关键词。
• 保留路径和行号引用。

9.2 客服工单 Agent

状态：

• 用户诉求。
• 订单事实。
• 政策匹配结果。
• 回复草稿。
• 需要审批的动作。

恢复：

• 重新校验订单状态。
• 审批过期则重新申请。
• 不使用过期政策。

10. 常见反模式

反模式	表现	后果	修正
全靠聊天历史	越聊越长	遗忘和污染	结构化 state
什么都写长期记忆	临时信息永久化	隐私风险	写入策略
模型猜测入记忆	“用户可能喜欢”	误个性化	用户确认
冲突静默覆盖	新旧规则混乱	错误执行	冲突显式化
恢复不校验权限	旧权限继续用	越权	恢复前重验

11. 练习

为“研究资料整理 Agent”设计 state：

• goal。
• success criteria。
• sources。
• confirmed facts。
• open questions。
• draft outline。
• citation map。
• budget。
• recovery checkpoint。

再说明哪些字段可以进入长期记忆，哪些只能保存在当前任务。

12. 验收题

1. Agent 状态和聊天历史有什么区别？
2. 为什么记忆写入比读取更危险？
3. 长期用户记忆需要哪些治理字段？
4. 事实冲突时 Agent 应该如何处理？
5. 任务恢复前为什么要重新检查权限和数据版本？
6. 上下文压缩应该保留哪些信息？