LLM Agent 如何处理长上下文？记忆机制能扩展吗？

当你的AI客服记不住上一句话，问题出在“记忆带宽”

你有没有遇到过这样的尴尬场面：客户刚说完“我上个月买的那件蓝色衬衫”，AI助手却反问“请问您要咨询哪件商品？”——这不是它故意装傻，而是它的“工作记忆”被塞满了。LLM Agent 在处理长对话、复杂文档或多轮任务时，常常因为上下文长度限制而“失忆”。今天，Dr. n8n 就带你拆解这个问题的本质，并手把手教你如何扩展它的“记忆容量”。

为什么大模型会“健忘”？不是智商问题，是内存瓶颈

想象一下，你正在参加一场马拉松比赛，但主办方只允许你随身携带一张A4纸做笔记。无论你多聪明，这张纸写满了，你就得擦掉旧内容才能记新东西——这就是当前主流LLM（如GPT-4、Claude、Llama）面临的“上下文窗口”限制。

我在帮某跨境电商搭建自动售后Agent时发现：当用户连续追问5轮以上，模型就开始胡言乱语或重复提问。查了半天日志才发现，不是Prompt写得不好，而是第3轮之后的对话历史被截断了。

目前大多数商用LLM的上下文窗口在4K~32K token之间（约3千到2万汉字），看似不小，但在真实业务中——比如读取整份合同、分析多封邮件往来、或处理客服跨天对话——这点空间根本不够用。

三种主流“记忆扩容术”，哪种最适合你？

别慌，虽然模型本身有硬性限制，但我们可以通过架构设计来“曲线救国”。以下是我在实战中验证有效的三种策略：

1. 滑动窗口 + 摘要压缩法（最轻量）

原理很简单：只保留最近N轮对话，同时把之前的对话“浓缩”成一句话摘要，塞进上下文开头。就像会议纪要一样，既节省空间，又保留关键脉络。

// 伪代码示例：用n8n调用LLM做对话摘要
const summary = await llm.complete(
  `请将以下对话浓缩成一句不超过50字的摘要：n${oldConversation}`
);
// 新上下文 = 摘要 + 最近3轮对话
context = summary + latestThreeTurns;

2. 向量数据库外挂记忆（最灵活）

把历史对话或文档切片，用Embedding模型转成向量，存入Chroma/Pinecone等数据库。每次对话前，先搜索“最相关的3段记忆”注入上下文。这就像给AI配了个“第二大脑”，需要时才调取，不占主内存。

3. 分层记忆架构（企业级方案）

这是我在金融客户项目里采用的“终极方案”：把记忆分成三层——瞬时记忆（当前对话）、工作记忆（当天任务）、长期记忆（用户画像/历史订单）。每层用不同策略存储和召回，像人脑一样分级处理信息。

动手实验：用n8n+LangChain搭建一个“不健忘”的客服Agent

下面这个简化流程，你可以在周末下午就搭起来：

1. 用Webhook接收用户消息；
2. 调用LangChain的ConversationSummaryMemory自动生成摘要；
3. 把摘要+最新对话拼接后送入LLM；
4. 输出回复，并更新记忆缓存。

关键节点截图我放在了我们知识星球的“自动化实验室”板块，订阅后可直接下载工作流JSON。

总结：记忆不是越大越好，而是越聪明越好

扩展LLM的记忆机制，本质是在“信息完整性”和“计算效率”之间找平衡。对中小企业，推荐从“滑动摘要”起步；对高频复杂场景，建议投资向量数据库；如果你追求极致体验，那就上分层架构——但记住，没有银弹，只有最适合你业务节奏的方案。

你在实际项目中遇到过哪些“AI失忆”事故？或者你用什么骚操作解决了长上下文问题？欢迎在评论区分享你的血泪史或神级Workaround——点赞最高的三位，我会送你《n8n自动化秘籍》电子书一本！