“没有记忆就没有未来”：威塞尔这句名言，正在改写 AI 产品的生存法则

埃利·威塞尔（Elie Wiesel 诺贝尔和平奖获得者）曾经说过：“没有记忆，就没有文化。没有记忆，就没有文明，没有社会，没有未来。

记忆的设计在人工智能产品应用中有着非常广泛的涉猎，如果想让用户一直用你的模型，那么记住每个用户的喜好，是一个必不可少的环节，人是需求的集合，掌握了用户信息和用户的特征，产品就更会受用户青睐。

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昨天，我的朋友小王气呼呼地找我吐槽：

“我跟 ChatGPT 聊了一个小时的旅行计划，刚确定好去三亚，结果它下一秒就问我’您想去哪里旅行？’我真的要疯了！”

这让我想起了《海底总动员》里的多莉，那条患有短期记忆丧失症的小鱼。不同的是，多莉的健忘让人觉得可爱，而 AI 的健忘却让人抓狂。

今天，让我们从产品角度聊聊：AI 的记忆到底是怎么回事？

先聊聊人类的记忆：

为什么你能记住初恋却记不住昨天的午饭？

记忆的”三个抽屉”

想象你的大脑里有三个抽屉：

第一个抽屉（感觉记忆）：超级浅，东西放进去 3 秒就掉出来

– 比如：刚才路过的陌生人长什么样

第二个抽屉（短期记忆）：稍微深一点，能放个 30 秒

– 比如：刚才那个验证码是多少

第三个抽屉（长期记忆）：超级深，能放一辈子

– 比如：初恋的名字、妈妈做的红烧肉的味道

为什么有些事情忘不掉？

人类的记忆有个特点：情绪是最好的胶水，让你记忆犹新的，往往是带来了特别情绪的内容。

感觉，恰恰也是最好的催化剂，带给你的刺激和体验，是无法被取代的。

• 初吻→心跳加速→深深印在脑海

• 被老板骂→难过委屈→久久不能忘怀

• 昨天的午饭→没啥感觉→转身就忘

AI 的记忆困境：

为什么它总是”断片”？

把 AI 想象成一个特殊的手机

如果直接理解技术很难，我觉得可以拿手边的大家常用的手机做比较

如果把 AI 比作手机，它的记忆系统是这样的：

正在输入的内容，是当下的刺激，是正在发生的事情，这时候记忆还没有进入深层的内容，是当下。

短期记忆是近期的内容，你对近期发生的事情记得更清楚，因为近期的生活发生的在你的短期记忆。

而长期记忆就类似你把最近的发生上传到了 iCloud；或者打个比方，你写了日记来专门的记录，这部分是长期的无法磨灭的。

“上下文窗口”：AI 的记忆极限

为什么 AI 只能记得一部分内容？它读取你们的对话，就像透过一扇窗户看风景：窗户越大，看到的风景越多，窗户太小，只能看到局部，而模型发展的历史过程中，大家的后缀比如 34k 72k，指的就是上下文的长度，不同的长度可以理解为不同的脑容量记录。

而不同 AI 有不同的的”窗户大小”：

• GPT-3.5：4096tokens（基础）/16Ktokens（扩展）像个小窗户，只能看到最近3-5轮对话

• GPT-4：8192tokens（标准）/32Ktokens（扩展）中等窗户，能记住一个完整的会议

• Claude：100Ktokens（主流）/1Mtokens（高端）落地窗，能记住一整本百科全书的内容

真实案例：各家 AI 是怎么解决”健忘症”的？

1）ChatGPT 的”记忆功能”

“我记住了你喜欢被叫’老板’，下次会这样称呼你”

ChatGPT 最新推出的 Memory 功能，就像给 AI 配了个小本本，上面清晰的记录了你的身高爱好等信息，像一个贴心的管家来帮你

• 自动记录重要信息（你的名字、喜好）

• 跨对话保持记忆（下次聊天还记得）

• 用户可控（“忘掉这个”/“记住这个”）

2）Claude 的「跨文档记忆库」

用户：“上周我们聊过《百年孤独》的时间循环结构，能结合福克纳的《喧哗与骚动》再分析下吗？”

Claude：“记得你之前提到魔幻现实主义的叙事手法，福克纳的意识流叙事在时间碎片化处理上…（延续之前 20 轮对话的文学讨论）”

Claude 像一个「带索引的知识库」，不仅记住单轮对话，还能跨周 / 月关联历史讨论的深层主题，比如：

• 主题锚定记忆：自动标注”文学叙事学”等讨论标签，跨对话调取相关内容

• 上下文权重分配：优先记住用户反复提及的关键点（如”叙事结构”）

• 长周期记忆保持：支持追溯3个月内的历史对话（100Ktokens存储量）

3）客服 AI「工单记忆夹」

用户：“我上周报修的空调压缩机问题，今天师傅说要换零件，之前记录的保修编号是多少？”

客服 AI：

已查到您 2025 年 10 月 8 日的工单（编号

类似「带分类标签的工单抽屉」，专为客服场景设计：

• 结构化信息提取：自动从对话中抓取保修编号、故障描述等关键数据

• 工单状态追踪：记住”已报修””待配件”等进度，主动同步更新

• 隐私安全隔离：记忆内容与用户账号绑定，换客服后仍可无缝接续

产品设计：

如何让你的 AI 产品”过目不忘”？

第一步：明确你的记忆需求

在开始设计之前，请你问自己三个问题：

1）用户希望 AI 记住什么？

这里其实涉及到你自己的产品用户群的信息，他们是怎样的一个群体，有什么共同\个性特征，这关系到如何建立你自己的标签和画像池。

个人信息？偏好设置？历史行为？

2）记忆要保存多久？

这和你的应用定位相关，这是一款短平快的产品还是一款用户留存高的长期粘性产品？这决定了需要记录的对话长短

本次对话？一周？永久？

3）记忆如何影响体验？

最后用户的内容将如何被应用，决定了你的整体用户体验，这涉及到如下几个问题

个性化推荐？避免重复询问？情感连接？

第二步：设计记忆架构

场景 1：客服机器人

需求：记住用户问题，避免重复 方案： – 会话级记忆：当前问题上下文 – 用户级记忆：历史问题和解决方案 – 触发机制：”我上次问的那个问题…”

场景 2：AI 伴侣

需求：建立情感连接，像朋友一样 方案： – 个人信息库：姓名、生日、喜好 – 情感日记：心情变化、重要事件 – 主动关怀：”你说的那个面试怎么样了？”

场景 3：AI 助教

需求：追踪学习进度，个性化教学 方案： – 知识图谱：已学/未学内容 – 错题本：常见错误和薄弱点 – 学习曲线：进步速度和学习偏好

第三步：产品化落地建议

1）用户控制权

在默默记录的同时，用户也可以在自己的设置里面进行部分的偏好纠正与删除，因为可控的功能虽然使用率不高，但是给人一种安全、掌握信息的感觉。

2）透明度设计

例如在深度思考（thinking）功能中，适度的展示用户提及到的内容，会带来很多的好感，真实的感觉得到 ai 的记忆功能，让用户有被看见，被发现、被理解的感觉。所以在提示词或工作流中引入这部分变得尤为重要，不仅要看到结果，也要看到过程，这种透明的记忆散发一种安全温和的沟通方式，更容易被用户接受。

3）遗忘机制

好的设计：考虑成本你一定要定期清理过期信息，因为无限的上下文文本长度不仅影响成本也会影响响应速度，事无巨细是不可能的。同时你也要做好区分临时信息和永久信息的区分，重要关键信息进行额外的储存防止丢失，因为人的本质就是善变的，你的模型应用并不需要记住每一个细节。

写在最后：记忆的本质是连接

人与人之间的关系，建立在共同记忆之上。同样，人与 AI 的关系，也需要记忆来维系。

好的 AI 产品，不应该让用户每次都像面对一个陌生人。它应该：

• 记住重要的事，忘记该忘的事

• 在合适的时候，调用合适的记忆

• 让用户感受到被理解、被记住、被在乎

记忆，让 AI 从工具变成伙伴。

如果 AI 能完美记住一切，你希望它记住什么？又希望它忘记什么？

本文来自公众号：人工智能怨气指南 作者：人工智能怨气指南

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