14｜为 AI 股票分析工具装上 Agent（四）：记忆管理
二姐
你好，我是产品二姐。
上节课，我们给 AlphaWiseWin 建好了工具箱——把危险工具禁掉，把股票分析能力以工具形式接入 Agent。但有一个工具我们主动禁掉了，那就是 memory 工具。不是不需要，而是有个前提没解决：如果多个用户共用一个 Agent，用户的个性化记忆是不能混在一起的。这节课，我们就来解决这个问题，也就是做好用户的记忆隔离。
为了表述方便，我们这节课的记忆特指程序性记忆，主要包括两项：
一是 Agent 自身的人格记忆，就像 Claude Code 里的 Claude.md；
二是从对话中沉淀下来的，与用户画像相关的记忆。
不包括短期记忆管理的上下文压缩、折叠，以及 RAG、LLM Wiki 这种外挂记忆库。 如果你对这些概念有点模糊了，推荐你温故而知新，回顾一下 07 和 08 两讲的记忆管理。
这类程序性记忆在我看来是 Agent 产品构建护城河的重要方法。它能让用户觉得“这个 Agent 真懂我”，从而就更有可能会长久地留存在你的产品当中。所以它给 Agent 带来的复利效应要远高于功能本身。
那么，在 AlphaWiseWin 这个产品中要完成记忆构建，分三步走：
先观察。现在 AlphaWiseWin 里同时集成了 Hermes Agent 和 Open WebUI ，两个系统各自有独立的记忆系统。在打通二者的记忆系统之前，首先要了解它们。结合之前 Claude Code 的记忆系统，你可以进行对比，从而更能体会不同场景下应该怎么设计记忆系统。
动手做。了解之后，我们会让 AI 协助完成二者集成，实现多用户记忆隔离。
业务化。最后我们要根据业务需要，在记忆系统中融入股票分析的业务场景，让用户感知到这是能读懂 ta 的股票分析师。
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