LongCat AI通过分层记忆架构实现精准记忆：短期记忆维护单次对话快照，长期记忆提取高价值事实存入外部数据库，结合智能上下文注入与结构化提示，确保模型每次获取最相关、精炼、及时的信息。
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LongCat AI 实现长文本中多轮对话的精准记忆，并不依赖模型自身“记住”所有内容，而是通过分层记忆架构 + 外部可控存储 + 智能上下文注入来达成。核心不是让大模型背诵历史，而是让它每次都能拿到最相关、最精炼、最及时的上下文。
分层记忆：短期连贯 + 长期可溯
LongCat 将记忆明确划分为两层：
-
会话级短期记忆：在单次对话生命周期内，自动维护一个带时间戳和轮次编号的对话快照流（如
[Round0] USER:… ASSISTANT:…），并用分隔符确保结构可解析； - 用户级长期记忆：从对话中主动提取高价值事实（如“用户偏好拿铁”“常住北京朝阳区”“正在跟进XX项目”），经 LLM 摘要或规则过滤后，存入外部向量数据库或 Redis，打上实体标签与时间权重。
两者协同工作——当前轮次优先读取短期记忆保证实时连贯；当检测到跨会话意图（如“上次说的方案有更新吗？”），系统自动触发长期记忆检索，把匹配度最高的 2–3 条摘要注入提示词。
上下文智能截取：不靠堆，而靠筛
LongCat 不把整段历史硬塞给模型，而是动态控制输入上下文的“有效信息密度”：
- 对每轮消息做轻量语义分块，识别关键动作（提问/确认/更正）、实体（人名、地点、时间）和情感倾向；
- 使用滑动窗口机制保留最近 k 轮，但允许关键槽位（如用户姓名、任务ID）突破窗口限制，强制保留在上下文头部；
- 当 Token 接近上限时，优先压缩非交互性描述（如“好的，明白了”），保留指令性语句和数值型参数（如“预算5000元”“截止7月10日”）。
结构化提示注入：让模型“一眼看懂”上下文
LongCat 的对话模板本身即为记忆友好型设计：
- SYS 指令区预置记忆策略说明（如“请始终使用用户上次提供的邮箱地址”）；
- 每轮开头显式标注角色、轮次、时间戳，便于模型定位时序关系；
- 长期记忆检索结果以
[MEM: user_preference=拿铁; location=朝阳区]等标准化格式注入，避免自然语言摘要带来的歧义或损耗。
持久化与演进：记忆不是静态快照
LongCat 的长期记忆支持持续更新与衰减：
- 用户新声明覆盖旧值（如“我换手机号了”会自动刷新对应槽位）；
- 未被引用的记忆项随时间推移降低权重，30天无关联调用则自动归档；
- VitaBench 2.0 基准验证表明，其记忆系统在平均2093轮/用户的超长跨度中，关键偏好召回准确率仍保持在92.7%以上。
不复杂但容易忽略——精准记忆的关键不在“存得多”，而在“挑得准、给得巧、活得久”。
