CrewAI 如何实现智能体的记忆和上下文管理？

1. 统一记忆系统

CrewAI 提供统一的 Memory 类，将传统的短期、长期、实体和外部记忆整合为单一智能 API。记忆系统使用 LLM 在保存时自动分析内容、推断作用域（scope）、分类和重要性，在检索时支持自适应深度的复合评分召回。

2. 四种记忆类型

• 短期记忆：存储单次 Crew 运行内的上下文，适用于当前任务的临时信息
• 长期记忆：跨多次运行持久化，需要嵌入模型和向量存储支持，适用于需要从历史执行中学习的工作流
• 实体记忆：提取并存储执行过程中遇到的人名、公司名、产品名等命名实体，适用于研究和 CRM 丰富化工作流
• 上下文记忆：结合短期、长期和实体记忆，在每一步提供最相关的上下文

3. 复合评分召回

记忆检索采用复合评分机制，融合三个维度：

• 语义相似度：查询与记忆内容的语义匹配程度
• 时间衰减：记忆的新近程度，可配置半衰期（如 7 天或 14 天）
• 重要性权重：LLM 在保存时推断的记忆重要性

用户可以根据项目特点调整权重配置，例如快速迭代的项目可以提高时间衰减权重。

4. 作用域与访问控制

记忆系统支持分层作用域（scope）管理，类似文件系统的目录树结构：

• 团队共享记忆：Crew 中所有智能体默认共享同一记忆
• 智能体私有记忆：可为特定智能体设置私有作用域，仅该智能体可见
• Flow 级记忆：每个 Flow 内置记忆，支持在流程方法中使用 self.remember() 和 self.recall()

5. 自动记忆提取与整合

CrewAI 在每次任务执行后自动从任务输出中提取离散事实并存储，在每次任务执行前自动召回相关上下文并注入任务提示词。系统还支持从长文本中提取原子事实（extract_memories），以及通过非阻塞写入和自动去重降低冗余。当 LLM 出现故障时，记忆系统会优雅降级，保障基础存取功能。