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AI开发者通过持久化内存解决方案解决机器遗忘问题

构建AI应用的开发者经常面临“机器遗忘”的挑战，即模型在对话结束后会忘记信息。这一限制阻碍了需要长期业务逻辑的自主代理或系统的开发。作者提出了一种解决方案，将工作内存与长期存储分离，将用户消息中的关键业务数据提取到结构化对象中。然后，这些提取的数据被保存在持久化内存中，例如PostgreSQL数据库或去中心化存储，使AI能够可靠地访问和利用这些信息进行未来的交互。