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”

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