Spring AI Alibaba 短期记忆与长期记忆实现原理

记忆系统概述

在 AI Agent 应用中，记忆系统是维持对话连贯性和个性化体验的核心能力：

• 短期记忆（Short-term Memory）：保存当前会话的对话历史，类似人类的'工作记忆'
• 长期记忆（Long-term Memory）：持久化存储关键信息，类似人类的'长时记忆'

Spring AI Alibaba 通过 MemorySaver 和 MemoryStore 两个组件实现了这两种记忆机制。

短期记忆实现原理

核心组件：MemorySaver

MemorySaver 是短期记忆的实现类，负责保存和恢复会话状态（Checkpoint）。其核心特点：

• 存储结构：ConcurrentHashMap<String, Map<String, Checkpoint>>
• 隔离维度：通过 threadId 隔离不同会话
• 生命周期：应用重启后数据丢失（内存存储）

实现机制

保存检查点

当 Agent 执行完一轮对话后，会调用 MemorySaver.save() 保存状态：

// MemorySaver.java
public class MemorySaver implements CheckpointSaver {
    private final ConcurrentHashMap<String, Map<String, Checkpoint>> storage = new ConcurrentHashMap<>();

    @Override
    public void save(Checkpoint checkpoint, RunnableConfig config) {
        String threadId = config.threadId().orElseThrow();
        String checkpointId = checkpoint.getId();
        // 按 threadId 分组存储
        storage.computeIfAbsent(threadId, k -> new ConcurrentHashMap<>()).put(checkpointId, checkpoint);
    }
}

关键要点：

• 每个 threadId 对应一个独立的 Map