让 Agent 跑一个两小时的调研任务，前半小时条理清晰，后半小时开始“失忆”：刚查过的资料转头问第二遍，结论还前后矛盾。问题不在模型，在记忆设计。今天聊聊短期记忆和向量记忆怎么搭配。

## 一、对话历史裁剪：先保住“现在”

- 窗口裁剪：只保留最近 N 轮，简单但粗暴，N 按任务复杂度调，长任务别设太小，具体以实测为准。
- 关键信息前置：把任务目标、约束条件写进 system prompt 或每轮重申，别指望模型从 50 轮前翻出来。
- 工具调用结果只留摘要：原始页面几万 token 全塞进历史就是自杀，存“结论 + 来源链接”即可。

## 二、摘要压缩：给过去写“小结”

- 按阶段做滚动摘要：每完成一个子任务，把本阶段“做了什么、得到什么结论”压缩成几百字，替换掉原始对话。
- 摘要模板固定：目标 / 已完成 / 关键发现 / 待办四项，格式统一方便后续引用。
- 注意摘要的“信息损耗”：数字、专有名词、链接在摘要里必须原样保留，别让模型改写。

## 三、向量记忆：给 Agent 一个“笔记本”

- 存什么：调研到的事实、用户偏好、踩过的坑——值得跨任务复用的才进向量库，流水账别进。
- 什么时候查：每个子任务开始前检索一次，top-k 别贪多，3-5 条够了，多了就是噪声。
- 什么时候写：子任务结束时写一条结构化记忆（场景 + 结论），别等全任务结束，中间翻车就没了。

## 四、搭配实践：我的默认配置

短期记忆管“这一轮在干什么”（裁剪 + 摘要），向量记忆管“以前知道什么”（检索 + 写入）。需要精确引用的放短期，需要模糊联想的放向量。记住一条铁律：记忆是手段不是目的，加了记忆要对比测试任务成功率，没提升就砍掉，别为了架构而架构。

## 实战建议清单

1. system prompt 里重申任务目标和约束。
2. 工具结果只存摘要 + 链接，不存原文。
3. 滚动摘要固定四项模板，数字原样保留。
4. 向量库只存可复用的结论，top-k 取 3-5。
5. 子任务结束即写记忆，别攒到最后。
6. 上记忆前后做对比测试，无提升就砍。

你们的长程任务一般跑多久开始“失忆”？用的什么记忆方案？来交流下。