Agent 长短期记忆如何分层?

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在设计AI agent的记忆系统时，通常需要考虑短期记忆、长期记忆以及记忆检索机制。请阐述你如何设计一个高效且可扩展的agent记忆架构，包括关键模块和数据流。

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Agent 记忆应按职责划分：工作记忆保存当前目标、约束和近期工具结果；会话或情景记忆保存任务状态、事件和未完成事项；长期记忆只沉淀经确认、可复用且允许保存的偏好与事实。这是逻辑职责，不要求每层使用固定数据库。

交互或工具结果先经过候选提取、结构校验、去重、来源、权限与敏感信息检查，再带时间和版本写入结构化库、文本库或向量索引。新请求按身份与任务作用域做关键词、向量和结构化混合检索，再按相关性、时效性、重要性和权限重排，在上下文预算内注入。

事实、原文和向量用稳定 ID 关联。向量用于候选检索，精确属性和状态由结构化存储承载；用户纠正应生成新版本或显式覆盖规则。摘要是有损表示，必须保留原始证据引用。

系统按租户和主体分区，使用事件日志、幂等写入、删除和过期策略。多 Agent 默认隔离，只共享明确授权的命名空间。评估写入精确率、检索 Recall@K、冲突率、任务成功率、P95 延迟和存储成本，并测试错误记忆注入与删除是否真正生效。

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