让 Agent 拥有长期记忆：基于 Tablestore 的轻量级 Memory 框架实践

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本文介绍了AI Agent对存储能力的挑战，尤其是Memory和Knowledge两类核心需求。为应对这些挑战，基于阿里云Tablestore提出了一种轻量化的Agent Memory框架设计，支持实时记忆存储与语义检索等场景。该框架已在多个实际业务中落地，如通义App、某头部浏览器的AI搜索及1688商品AI搜索等，验证了其高性能、高扩展性和低成本优势。未来将继续增强多模态与用户行为分析能力，并与主流AI框架共建生态。