谷歌内部AI指南：提示词不够，如何从构架层面构建AI“记忆系统” - AI边角料

<h4>🔑 两大支柱：</h4><ol> <li><strong>Painting Session</strong> —— 临时工作台动态组装：指令 + 工具 + RAG + 对话历史<br>关键：<strong>只放必要信息</strong>，避免上下文腐烂<br>结构：Events（流水账） + State（结构化变量）<br></li> <li><strong>Memory</strong> —— 永久文件柜不是RAG（查外部知识），是<strong>存你的偏好、习惯、流程<br></strong>类型：陈述性（你爱什么） + 程序性（你怎么做）<br>关键：<strong>LLM驱动的ETL管道</strong> —— 自动提取、去重、合并、打标签<br>信任机制：<strong>Memory Province</strong> —— 每条记忆带来源和可信度（用户说 > AI猜）<br></li></ol><h4>💡 为什么重要？</h4><ul> <li>能记住你工作流的AI，会<strong>自动优化你的流程</strong> → 差异化竞争核心</li> <li>未来AI产品的护城河，不是模型，是<strong>个性化记忆的深度与可信度</strong></li></ul><h4>⚠️ 别踩坑：</h4><ul> <li>记忆必须<strong>用户级隔离</strong></li> <li>记忆写入要<strong>实时、事件驱动</strong></li> <li>检索别只靠语义相似 —— 加上 <strong>Recency + Importance</strong></li></ul>