LLM Agent 的记忆能力是其从“对话机器人”进化为“智能助手”的关键。本文深入探讨 Agent 记忆系统的设计逻辑，解析短记忆、长记忆与语义记忆的混合架构。通过 Python 代码示例，演示如何利用向量数据库与 RAG 技术实现持久化记忆管理，解决上下文窗口限制问题，为开发者提供一套可落地的 AI Agent 记忆构建方案。