🙋实战指南：使用LangGraph构建具备长期记忆的AI智能体

教程结构：

1. 问题：为什么你的AI智能体总是“忘事”？

· 解释上下文窗口限制： 用比喻解释，如同人类的工作记忆有限，AI也有token限制，超出后就会“遗忘”开头的内容。

· 传统方法的缺陷： 简单地将历史对话塞进prompt，会快速耗尽token且效率低下。

2. 解决方案：LangGraph + 向量数据库 = 长期记忆体

· LangGraph是什么： 一个用于构建有状态、多步骤AI应用的框架，它允许你自定义智能体的“记忆”如何存储和读取。

· 向量数据库的作用： 将对话记忆转换成数学向量存储起来，需要时通过相似度搜索快速找回相关记忆，而非全部记忆。

3. 分步实战：构建你的“项目导师”智能体

· 目标： 一个能记住项目所有细节，并在后续对话中随时引用这些细节的AI助手。

· 步骤一：环境搭建

· 步骤二：初始化记忆库与AI模型

· 步骤三：定义记忆的存储与检索函数

· 步骤四：使用LangGraph构建智能体工作流

· 步骤五：使用与验证

4. 结语与扩展

· 总结：通过本教程，你已构建了一个具备真实长期记忆的AI智能体。

· 扩展挑战：

· 如何让智能体自动判断何时该存储一段新记忆？

· 尝试加入更多节点，例如在回答后自动将本次有价值的对话摘要存储起来。