
在數位化的時代,AI Agent 已經成為我們生活與工作中不可或缺的夥伴。
它們能幫我們處理郵件、安排行程、搜尋資訊,甚至協助創意發想。
但你是否也有這樣的感覺——
👉 每次對話都像重新認識一次?
👉 剛說過的偏好,下一秒就忘了?
許多 AI Agent 的行為,就像「失憶的金魚」,缺乏長期記憶,只能理解眼前這一次互動。這不僅降低效率,也讓 AI 難以真正做到「個人化」。
好消息是:這並不是無解的問題。
只要透過正確的設計策略,我們可以讓 AI Agent 記住使用者偏好、理解歷史脈絡,進一步打造一個真正懂你的智慧助理。
這篇文章會帶你一步步理解:
👉 AI Agent 的「記憶」從哪裡來
👉 使用者偏好與歷史紀錄該如何設計
👉 又該如何在便利與隱私之間取得平衡
一、AI Agent 的記憶從哪來?先搞懂「資料儲存」
要讓 AI Agent 記住事情,第一個關鍵只有一個:
它必須有地方可以「存」資料。
你可以把這想像成 AI 的「大腦」。
常見的儲存方式包含:
-
雲端資料庫(如 Firebase、Supabase、PostgreSQL)
-
本地端儲存(裝置內記憶)
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分散式或混合式儲存系統
選擇哪一種,通常取決於三個因素:
-
AI Agent 的系統架構
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使用者的隱私與法規需求
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資料量與擴充性
但有儲存空間還不夠,資料管理機制更是關鍵。
一個「記得住」的 AI Agent,至少要做到:
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資料分類(偏好、行為、歷史)
-
索引與快速查詢
-
可更新、可修正
-
可刪除、可清理
❗ 沒有良好管理的資料,只會變成一堆「無法使用的雜訊」。
二、使用者偏好:AI Agent 記憶的基石
如果說資料儲存是大腦,那使用者偏好就是 AI 的行為準則。
讓 AI 記住你的偏好,本質上是在回答這個問題:
👉「遇到類似情境時,該怎麼為你做決定?」
常見的三種偏好建立方式
1️⃣ 主動設定(Explicit Preferences)
由使用者直接告訴 AI:
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喜歡的語氣(專業 / 口語)
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常用工具或流程
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偏好的主題、語言、格式
這種方式精準、可控,但需要使用者願意設定。
2️⃣ 被動學習(Implicit Learning)
AI 透過行為觀察來推斷偏好:
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常點擊的內容
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經常修正的回覆方向
-
長期關注的主題
這種方式自然、不打擾,但需要時間累積。
3️⃣ 混合策略(Best Practice)
實務上最常見、也最有效:
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使用者可隨時手動調整
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AI 同時持續學習使用行為
✔ 這能讓 AI 既「聽你的」,又能「自己變聰明」。
三、歷史紀錄:讓 AI 真正「理解脈絡」
除了偏好設定,歷史紀錄是 AI Agent 能否進化的關鍵因素。
歷史紀錄包含什麼?
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每一次提問與回覆
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執行過的指令
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操作流程與結果
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情境與使用目的
為什麼歷史紀錄很重要?
因為它能幫 AI 判斷:
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你的需求是否正在改變
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你目前卡在哪個階段
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哪些建議曾經有效、哪些無效
一個成熟的歷史紀錄系統,應該要能:
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區分不同情境(工作 / 學習 / 娛樂)
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快速回溯相關互動
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進行情境化分析,而不是只「存對話」
當 AI 能理解「你現在在做什麼」,回覆品質就會產生質變。
四、隱私與安全:記住你之前,先保護你
當 AI Agent 開始「記住你」,資料安全就成為不可忽視的議題。
使用者真正擔心的不是 AI 變聰明,而是:
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我的資料被怎麼用?
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誰可以存取?
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能不能刪掉?
基本但不可妥協的原則包括:
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資料加密(at rest & in transit)
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明確的存取權限控管
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可審查、可刪除的機制
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清楚透明的隱私政策
同時,使用者也應該保有控制權:
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知道哪些資料被記住
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決定哪些可以長期保存
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隨時修改或撤回
只有在「安全感」存在的前提下,使用者才願意讓 AI 變得更個人化。
結語:讓 AI Agent 成為真正懂你的數位夥伴
要讓 AI Agent 真正「記住你」,並不是單一技術就能完成,而是一套完整思維的結果:
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✔ 穩定且可管理的資料儲存
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✔ 清楚的使用者偏好設計
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✔ 有脈絡的歷史紀錄分析
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✔ 嚴謹而透明的隱私保護
當這些條件到位,AI Agent 才能從「一次性工具」,進化為長期合作的智慧助理。
隨著 AI 技術持續發展,記憶不再只是加分功能,而會成為 AI Agent 的基本配備。
如果你正準備打造自己的 AI Agent,或思考如何讓現有系統更聰明,
現在,就是開始規劃「長期記憶」的最好時機。
下一步也可以思考:
👉 哪些「不該被記住」的資料,反而更重要?
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