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26. Agent 记不住业务数据？用 Store 给它加个"笔记本"！
Agent 通过 Checkpointer 记住对话上下文不是什么难事，但要是想让它存点“业务数据”——比如用户偏好、任务进度、历史操作记录这类东西——光靠 Checkpointer 就有点力不从心了。对话线程之间彼此隔离，换个线程就像失忆一样，之前积累的信息全用不上。
Agent 的记忆长什么样：从上下文窗口到记忆系统到工程实现
今天你问一个 AI 助手“我上次说的那个方案改得怎么样了”，它一脸茫然；明天换个会话，它连你叫什么都不知道。问题在于模型是无状态的：每一次推理都是一次“重生”，上一轮对话对它而言只是本次输入里的一段文本，它根本没有记忆。那 Agent 的记忆，到底长什么样？
LangGraph笔记——Store记忆
Store 保存的是可跨线程复用的长期信息；它让 Agent 记住稳定事实，但不负责恢复某一次图运行。 “记忆”是最容易被误用的词。很多初学者听到 Agent memory，会马上想到把所有对话都存起来，下次再塞回提示词里。
Agent记忆系统的设计实践：一张表、一个索引、三套淘汰策略
从会话上下文的简单拼接，到跨会话的长期记忆，再到可被检索的语义知识，一个Agent能记住什么、记住多久、在该忘的时候敢不敢忘，决定了它是玩具还是工具。