用开源模型搭Agent时，记忆模块总崩，大家是怎么解决长对话丢失问题的？

试试用滑动窗口加关键信息摘要，我改成每次只保留最近5轮完整对话加上之前的历史摘要，效果稳多了。

我也踩过同样的坑，单纯靠塞历史进prompt确实容易撑爆上下文。后来试了分层记忆的思路，用滑动窗口保留最近几轮完整对话，再配合摘要压缩更早的内容，效果比纯向量检索稳定不少。不过你这10轮就崩，是不是prompt里塞的东西已经太多了？可以检查下是否有重复的系统提示占用了token。

说到这个记忆模块的问题，我也踩过类似的坑。单纯靠塞历史进去确实不行，token一爆就会截断，模型自然就“失忆”了。我自己试过用MemGPT的思路，把长对话拆成多个独立的事件块，然后基于时间戳和语义相似度做分层检索，效果比直接向量存储好一些，但前期调参挺费劲的。你提到向量存储召回不稳定，我猜可能是embedding模型对实体和上下文的区分度不够，试试换成bge-m3或者e5-mistral这类更细粒度的模型，或者给历史片段加个时间衰减权重，让近期的对话更容易被召回。另外，如果只是文档问答，可以考虑外挂一个轻量的图数据库，比如Neo4j，把关键实体关系存成图结构，这样长程依赖会稳健很多，不过部署成本会高一点。你用的Llama 3.1是量化版吗？量化有时候会影响指令跟随能力，导致它不按记忆模块的指令去检索历史，建议用原版或者4bit量化试下。还有个小技巧：在prompt里明确告诉模型“如果找不到相关信息，请回答不知道”，能减少幻觉和重复输出。

这个问题我也踩过坑，单纯靠塞历史进prompt确实扛不住，token一爆就直接截断。后来我改用分层记忆，把对话摘要和关键实体单独存向量库，每次只检索最相关的几轮历史拼进去，效果比全量存储稳定不少。另外你可以试试Mem0这个开源项目，专门做轻量长期记忆的，本地跑也挺方便。不过想问下你用的向量存储是哪种？我试过Chroma和FAISS，感觉检索策略调一下召回率能差挺多。