作者 | Steef-Jan Wiggers

譯者 | 平川

在年度 Ignite 大會上，微軟宣布公開預覽 Foundry Agent Service 中的記憶功能。這是一個全托管的長期記憶存儲，與其代理服務實現(xiàn)了原生集成。

有了記憶功能，開發(fā)者可以存儲、檢索和管理聊天摘要、用戶偏好和跨會話、設備及工作流程的關鍵上下文。Foundry 的博文寫道：

我們的記憶系統(tǒng)會從對話記錄中系統(tǒng)性地提取用戶檔案信息和聊天摘要。

開發(fā)者只要在 Foundry 門戶上啟用記憶功能，系統(tǒng)將自動為其代理創(chuàng)建并配置好內(nèi)存存儲。此外，開發(fā)者可以通過 SDK 或 API 使用該功能。

在文檔中，該公司解釋說，記憶以項的形式存儲在托管的記憶存儲中，并涉及三個操作階段：

• 提取階段：系統(tǒng)從用戶交互中提取關鍵信息，如偏好（例如“對乳制品過敏”）和最近的活動。

• 合并階段：合并提取的記憶以避免冗余，解決沖突信息（如新的過敏反應）以確保準確性。

• 檢索階段：代理使用混合搜索技術快速找到相關記憶，并在開始時檢索核心用戶信息，確保對話過程自然而且充分知情。

圖片來源：微軟官方文檔

對于記憶功能，有一個關鍵參數(shù)是范圍，它控制了如何對其進行分區(qū)。記憶存儲中的每個范圍都保存了一個獨立的記憶項集合。因此，開發(fā)者可以使用唯一標識符，如用戶的 Entra ID 或自定義 UUID（用于存儲和檢索），對記憶存儲進行分區(qū)。

作為公開預覽，該服務有一些特定的 操作限制。目前，每個范圍可以存儲至多 1 萬個單獨的記憶項，系統(tǒng)每分鐘的吞吐量限制為 1000 個請求。

通過將記憶管理從應用邏輯轉移到服務運行時中，F(xiàn)oundry 自動處理記憶提取和檢索的復雜“管道”。這標志著從傳統(tǒng)檢索增強生成（RAG）（通常像搜索引擎一樣運作）到持久狀態(tài)層的轉變。

在 LinkedIn 的博文中，微軟 AI 研究總監(jiān) Vivan Amim 指出：

記憶正迅速成為代理系統(tǒng)的“狀態(tài)層”。Foundry 正在將這一演示功能轉變?yōu)槠髽I(yè)的基礎功能。

這種轉變表明，長期上下文正在從自定義實現(xiàn)轉變?yōu)楹诵幕A設施需求。在公開預覽期間，記憶功能是免費的，用戶只需為底層的聊天和嵌入模型付費。

https://www.infoq.com/news/2025/12/foundry-agent-memory-preview/

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