现阶段的大模型**确实具备短期上下文的记忆功能**，这主要依赖于其**上下文窗口**（Context Window）来实现。你可以将上下文窗口理解为模型当前对话的“工作记忆区”，它能够记住并处理在这个区域内的所有信息。
下面这个表格梳理了实现短期记忆的几种主要技术路径及其特点。
| 技术路径 | 核心机制 | 典型代表 | 主要特点 |
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| **大模型原生上下文窗口** | 提供固定的**Token容量**作为工作记忆，对话中所有信息都在此处理。 | **Gemini 1.5**（百万级Token）, **Claude 3.5**（200K Token） | **开箱即用**，能力与模型本身强相关；但**容量有限**，且对话结束后记忆通常不保留。 |
| **记忆压缩与管理** | 当对话接近上下文窗口上限时，自动对早期内容进行**摘要或提炼**，以释放空间。 | **Claude Code**的自动压缩功能 | 能**延长**单次对话的“记忆”长度；但可能**丢失细节**，摘要的准确性是关键。 |
| **外部记忆架构/操作系统** | 为模型附加一个独立的、可持久化存储和检索的**外部记忆系统**。 | **MemoryOS**, **MemVerge MemMachine**, **Memori** | 可实现**跨会话的长期记忆**，功能强大灵活；但需要**额外集成和开发**，更为复杂。 |
### 💡 如何更好地利用短期记忆
了解这些技术后，你可以通过一些方法来优化使用体验：
- **保持对话主题聚焦**：在一个会话中尽量围绕一个核心主题进行讨论，避免话题跳跃。这能有效减少无关信息对宝贵上下文窗口的占用。
- **关注上下文使用量**：一些AI工具会显示当前对话消耗的上下文百分比。当使用量较高（例如达到70%）时，可以主动开启压缩功能或开启新会话，以避免模型因窗口已满而“遗忘”开头的内容。
- **重要的信息放在靠前位置**：由于一些模型可能存在“中间部分注意力下降”的现象，将最关键的信息放在对话的开始部分，有时有助于模型更好地记忆和调用。
### ✅ 总结
总的来说，大模型通过上下文窗口具备了可靠的短期记忆能力，让你能够进行连贯的多轮对话。同时，业界也正在通过压缩技术和外部记忆系统不断突破短期记忆的容量和持久性限制。
希望这些信息能帮助你更好地理解和使用大模型的记忆功能。如果你对其中某一种技术特别感兴趣，或者想了解如何在实际项目中应用，我们可以继续深入探讨。
