没有记忆的 AI，只是昂贵的聊天机器人

到现在我已经做了 3 个 AI 产品——Sydney（我的个人聊天助手）、DIALØGUE（AI 生成播客）、STRAŦUM（9 个 AI agents 的营销智能平台）。我反复被同一个现实教育：没有记忆的 AI，只是昂贵聊天机器人。

我第一次真正意识到这一点，是 STRAŦUM 早期开发阶段。那时已经有两个能产出高价值洞察的 agent，但它们彼此不沟通。每次会话都从零开始。

你在 Strategy Agent 里讲完市场扩张计划？很好，建议也不错。下周切到 Content Agent？还得把扩张计划重讲一遍。就像你有 9 位很聪明同事，但全员失忆。 :P

其实我在 Sydney 上就看过这个问题的简化版。最初做她的 RAG 时，她能回答博客相关问题，但记不住你两分钟前刚问过什么。每个问题都像第一次见面。能用是能用，但不“像对话”，更像在审问一个搜索引擎。

到 STRAŦUM，这个问题放大了 9 倍：9 个 agents，0 共享上下文。

大概开发两个月后，我做出了一个方案——我叫它 “progressive learning”。你告诉任意一个 agent 一个业务目标，下次其余 8 个 agent 也知道。无需重讲，不再丢上下文。我认为这才是 STRAŦUM 从“9 个分散工具”变成“一个智能平台”的分水岭。

这篇就是我怎么做出来的完整过程。我的结论也许有些还会被未来推翻——我还在持续验证——但我想把当前最有效的方法先分享出来。

问题本质：用户被迫当“文档机器”

先看早期 STRAŦUM 真实对话：

Week 1 with Strategy Agent:

> User: "We're planning to expand into the European market next quarter"

> Agent: [Generates comprehensive market entry strategy]

Week 2 with Content Agent:

> User: "Create LinkedIn posts for our campaign"

> Agent: "What topics should these posts cover?"

> User: "...our European expansion? Remember? From last week?"

> Agent: "I don't have context about European expansion. Can you explain?"

我坦白说，第一次在测试里看到这种体验时，我有点尴尬。用户已经说过了，Strategy Agent 也知道了，数据也在库里，我们只是没有把它串起来。

我在这 3 个产品上的共同观察是：用户不介意解释一次，但非常介意重复解释。"teaching the AI" 和 "当 AI 的秘书" 是两件事。

我做了个粗算：

- 每次重复解释平均耗时：2-3 分钟

- 每周跨 agent 会话：10-15 次

- 单用户每周浪费：20-45 分钟

- 年化浪费：17-39 小时/用户

规模一上来，这个浪费很可怕。若平台有 10,000 用户，年度浪费是 170,000-390,000 小时。就算我高估一半，也还是非常大。

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目标体验："Tell One Agent, Inform All Nine"

于是我开始想：如果 agent 之间可以互相学习会怎样？我在 Sydney 上已经验证过一个简版：她能通过 RAG “记住”我的博客内容和职业背景。但 STRAŦUM 要更动态，不是只检索静态内容，而是把会话里新出现的业务信息实时捕获并跨 agent 共享。

我追求的理想链路：

1. 用户在 Day 1 和 Strategy Agent 讨论市场扩张

2. 平台自动捕获关键业务洞察

3. 用户在 Day 7 切到 Content Agent

4. Content Agent 已知扩张背景

5. 无需重讲，直接进入高价值建议

我认为这决定了一个 AI 工具是“偶尔用”，还是“真正被依赖”。重点不是炫功能，而是它是否记得你。

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它是怎么工作的：用户视角

自动学习

这部分其实最难调。每次你和任意 agent 做了有意义对话，STRAŦUM 会尝试识别值得记住的业务洞察：

- 市场扩张计划

- 目标受众特征

- 预算约束

- 竞争定位

- 品牌规范

- 定价策略

- 等等

你不用手工操作，平台会在工作流中持续学习。（当然，“什么该记”我还在持续调参——后面 lessons learned 会讲。）

跨 Agent 智能协同

这是最让我兴奋的一段。 :D 当你切换 agent 时，之前留下的上下文会自动生效。你在 Performance Agent 提到的预算约束，Campaign Agent 会在预算建议里用上；你在 Strategy 里讲的扩张计划，Content Agent 会在文案建议里继承。

九个 agent，共享一个业务理解。

这和 DIALØGUE 有点像：播客生成时也要记住用户的专业领域、偏好风格和受众。场景不同，原理一致：会记忆的 AI 和不会记忆的 AI 是两种产品。

下面是简化代码：新会话开始时，系统会自动注入相关业务上下文：

```python
# Every agent conversation starts with your business context
async def get_business_context(org_id: str) -> str:
    """
    Retrieve relevant insights from previous conversations.
    Each agent sees what matters for your business.
    """
    insights = await fetch_recent_insights(org_id)

    # Context flows automatically to every agent
    return build_context_summary(insights)
```

实际实现里有更细的过滤与相关性打分，但原则很简单：让 agent 记住真正重要的事。

完整透明

我踩过一个坑：如果用户不知道 AI 记住了什么，“记忆功能”会被感知成监控。早期测试里有人第一反应就是：“等等，它到底还知道我什么？” 这不是你希望的产品情绪。

所以我把透明度做成系统默认：

```typescript
// Users see exactly what the platform learned
export function BusinessIntelligenceDashboard() {
  const { insights } = useBusinessContext();

  return (
    <div className="space-y-4">
      <h2>What STRAŦUM Knows About Your Business</h2>
      {insights.map(insight => (
        <InsightCard key={insight.id}>
          <div className="flex justify-between">
            <span className="font-medium">{insight.summary}</span>
            <Badge>{insight.source_agent}</Badge>
          </div>
          <p className="text-sm text-muted">
            Learned {formatDate(insight.created_at)}
          </p>
          <Button
            variant="ghost"
            onClick={() => deleteInsight(insight.id)}
          >
            Remove this insight
          </Button>
        </InsightCard>
      ))}
    </div>
  );
}
```

- 全量可见：专门 dashboard 展示系统学到了什么

- 来源可追溯：哪位 agent 在何时学到什么

- 可随时删除：任何洞察一键移除

- 没有隐藏学习：全部可查可控

用户之所以信任，是因为控制权在用户手里。

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两个真实示例

示例 1：市场扩张

Day 1 - Strategy Agent:

> User: "We're planning to expand into the European market next quarter, starting with Germany and the UK."

> Agent: [Generates comprehensive market entry strategy]

*Platform captures: European market expansion planned, targeting Germany and UK*

Day 7 - Content Agent:

> User: "Create LinkedIn posts for next month"

> Agent: "I see you're planning European expansion. Should these posts prepare your audience for your international launch?"

用户无需重讲。

示例 2：预算约束

Day 5 - Agent:

> User: "Our marketing budget is around $10k/month"

> Agent: [Generates budget allocation analysis]

*Platform captures: Monthly marketing budget ~$10,000*

Day 15 - Campaign Planning Agent:

> User: "Should we run paid ads?"

> Agent: "Based on your monthly budget, I recommend a balanced allocation across paid channels and content creation..."

预算上下文自动继承。

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多租户挑战

当产品同时服务 SME 和 agency，progressive learning 会复杂很多。

SME 场景：相对直接。全部业务洞察归属于组织。

Agency 场景：每个 client 的洞察必须完全隔离。管理 client A 和 B 的同一个 agency，绝不能让 A 的策略信息污染 B 的建议。

# Agency context is always client-scoped
def get_insights_for_conversation(org_id: str, client_id: str | None):
    """
    SMEs: client_id is None, see all org insights
    Agencies: client_id filters to specific client only
    """
    if client_id:
        # Agency user working on specific client
        # client A insights NEVER leak into client B context
        return fetch_client_insights(org_id, client_id)
    else:
        # SME user, all org insights available
        return fetch_org_insights(org_id)

这不只是功能，而是信任底线。一次泄漏就足以让 agency 永久失去信心。

我们在应用层、数据库策略层和测试层都做了隔离加固。client A 的信息永远只属于 client A。

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为什么这会形成真实优势

我先说在前面：我不是 SaaS 战略顾问，我是一个从广告行业转来、边做边学的 builder。但从这 3 个 AI 产品的经验看，progressive learning 确实会带来结构性优势。

价值随时间递增

用户用得越久，平台越聪明。每次会话都加上下文，每条洞察都让后续会话更好。

传统 AI 工具：Day 1 和 Day 100 体验差不多。

Progressive learning：Day 1 = 好用，Day 100 = 非常好用。

Sydney 也有类似趋势——她因为可检索内容积累，半年后明显更有用。记忆本身会复利。

留存机制

当平台已经深度理解你的业务，切换到竞品意味着重头再来。你会失去：

- 数月沉淀的业务智能

- 市场策略上下文

- 跨 agent 累积的受众洞察

- 预算约束和目标设定

在持续使用约 30 天后，平台通常已捕捉到你大部分核心业务上下文。用户留下来，不是因为“被锁”，而是因为换平台真的会倒退。

组织内网络效应

对 agency 而言（我职业生涯大部分都在 agency），progressive learning 的乘数效应更明显：

- 每个 client 的智能资产独立累积

- 每新增一个 client，平台价值都会叠加

- 价值随 portfolio size 增长

管理 10 个 client 的 agency，获得的价值不是线性 1x。

不容易被复制

这条我可能有偏差，但我的判断是：progressive learning 很难后补，它要求从架构层深度耦合：

- AI response generation

- 后台处理流程

- 多租户数据隔离

- 用户可控界面

- 跨 agent 上下文分发

这不是后期挂个插件就能补上的能力。

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业务影响

这是我正在追踪的关键指标：

单用户时间节省：

- 以前：每次会话 2-3 分钟重讲背景

- 每周会话：10-15 次

- 年化节省：17-39 小时/用户

我对留存的判断

我坦白：现在数据还不足以做绝对结论。STRAŦUM 仍在 alpha。但我的当前假设是：

- 累积了较多已保存洞察的用户，更不容易流失

- 上下文资产沉淀越深，迁移成本越高

- progressive learning 应该和留存正相关

我在持续追这个指标。如果我判断错了，我也会公开写出来。 :P

除了数字，真正有体感的价值是：

- 你不再需要当 AI 的秘书

- 上下文会自然积累

- 平台会在不增加你额外负担的前提下越用越好

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我踩坑后的 4 条经验

这些不是理论，是我真踩出来的。

1. AI 记忆必须有用户控制

早期版本像“被监控”。我给朋友演示时，对方第一句是“有点 creepy”。这显然不行。

修复方式：全透明。全可见。可删除。不要隐藏学习。

结果：用户信任提升，因为他们掌握控制权。（这点我其实早该知道，做 Sydney 时我就发现用户很在意“系统在后台做了什么”。）

2. 质量比数量重要

我第一反应是“都记下来”。每句话、每细节都收。我本来就偏“数据越多越好”，18 年做分析很容易这样。

修复方式：只捕捉高置信度、战略相关的洞察。

结果：上下文更聚焦，且真的能提升会话质量。

3. 上下文不是越多越好

这一点挺反直觉。注入太多背景会让回复变慢、也变散。给 Claude 一堵背景墙，它会努力引用全部信息——哪怕多数并不相关。

修复方式：做精筛，只给当前任务真正相关的信息。

结果：响应更快，建议更聚焦。这部分我还在继续调平衡。

4. 多租户隔离没有妥协空间

一次隔离 bug 就可能永久毁掉信任。来自 agency 世界的人都会知道 client confidentiality 有多敏感。管理 client A 和 B 的同一团队，任何数据串流都是灾难。

修复方式：纵深防御，多层隔离，重测试。

结果：到目前为止 0 起跨 client 泄漏。（这条我不会模糊表达——隔离必须是绝对正确。）

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什么时候该做 AI 记忆

如果你也在做 AI 产品，下面是我的判断：当你满足这些条件时，progressive learning 值得做：

✅ 你有多个 AI 触点，且共享上下文会增值

✅ 用户是重复使用（按天/周/月）

✅ 上下文会持续增值（策略、偏好、约束）

✅ 你更重视留存而非只冲新增

✅ 你的客户是组织而非纯个人（团队、agency、企业）

❌ 这些情况下可先不做：

- 一次性互动为主

- 上下文不具备累积价值

- 隐私顾虑显著高于便利收益

- 你无法投入足够资源做隔离（这件事绝不能“先凑合”）

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最后

progressive learning 让 STRAŦUM 从“9 个分离 agent”变成了一个真正像单体智能平台的系统。用户说一次，平台记住（或用户删掉前都记住）。

我认为这就是工具和平台的差别、交易和关系的差别、“偶尔用”与“离不开”的差别。但我也还在路上——STRAŦUM 仍在 alpha，每周都有新发现。

做 AI 记忆很难，多租户隔离让复杂度进一步上升。它所依赖的多租户基础本身也是一段长路——从第 2 天做架构选择到第 67 天整体重建。但最后结果是：平台会随着使用持续变聪明。

Tell one agent. Inform all nine.

我也很好奇：如果你也在做 AI 产品，你怎么处理“记忆问题”？哪些方法真的有效？我目前还在持续优化“什么该记住、什么是噪声”的边界判断。

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Try It Yourself

只看文字理解 progressive learning 是一回事，亲手用又是另一回事。

STRAŦUM 目前仍是私测阶段。 我正和一小批 SME 创始人及 agency 团队一起打磨体验，然后再公开发布。

如果你已经受够了那些每次会话都失忆、逼你重复解释业务的 AI 工具，我很欢迎你来试。

Request Alpha Access

你会拿到：

- 9 个 AI agents 全量体验

- 真正会记住你业务的 progressive learning

- 直接反馈通道（你可以直接找我提建议和需求）

alpha 用户是滚动邀请制。名额有限，因为这个阶段我希望给每位用户更高密度支持。

致敬，

Chandler