最近在试着做一个简单的AI Agent，用来处理用户的多轮任务，比如订餐或者查资料。我目前用的是大模型加上ReAct框架，但遇到一个很头疼的问题：Agent在执行任务时，比如第一步查了天气，第二步要定餐厅，它好像就忘了前面说了什么，或者给出的推荐跟历史对话对不上。我试过把整个对话历史都塞进prompt里，但token很快就不够用了，而且模型会“走神”。网上看到说什么向量数据库、外挂记忆，但感觉都是概念，真正落地时，怎么把记忆和当前任务结合起来才是关键？有没有大佬分享一下实际项目中轻量级的记忆方案？最好能说说怎么设计记忆结构，比如短期记忆和长期记忆怎么区分，以及什么时候该主动清空缓存。谢谢！