在前幾天的文章中，我們探索了如何設定 AI Agent 的大腦（LLM）和靈魂（Prompt）。今天，我們將探討一個讓 AI Agent 從「聰明」走向「智慧」的關鍵元素：記憶（Memory）。

如果說 LLM 提供了思考能力，Prompt 賦予了它個性，那麼記憶就是 AI Agent 用來記住你是誰、你們聊了什麼、以及你的偏好的能力。一個沒有記憶的 AI，就像一個只能回答單一問題的搜尋引擎，每次互動都是全新的開始。而擁有記憶的 AI，才能真正成為你的專屬助理。

AI Agent 的記憶到底是什麼？

在 AI 的世界裡，「記憶」並不是像人類大腦那樣儲存畫面或聲音。它指的是 AI 在連續的對話或互動中，記住先前資訊的能力。

想像一下這個情境：

你： 嗨，我叫阿寬。
AI： 你好，阿寬！有什麼可以幫你的嗎？
你： 你還記得我叫什麼名字嗎？

一個沒有記憶的 AI 會回答：「抱歉，我不記得。」因為對它來說，每一次的提問都是獨立事件，它無法將「我叫 阿寬」和「我叫什麼名字」這兩句話關聯起來。

而一個具備記憶能力的 AI 則會自信地回答：「當然，你叫阿寬。」

這就是記憶的力量。它讓 AI Agent 能夠維持對話的上下文（Context），使得互動更流暢、更自然，也更具人性。

為什麼 AI Agent 需要記憶？

記憶能力不僅僅是為了記住名字。它為 AI Agent 解鎖了更進階的應用場景：

1. 維持對話連貫性：在多輪對話中，AI 能記住先前的討論內容，避免你重複提問或解釋。你可以接著上一個話題繼續深入，就像和真人聊天一樣。
2. 實現個人化互動：AI 可以記住你的個人偏好，例如你喜歡的寫作風格、常用的程式語言、或是你所在的時區。當你再次請求協助時，它會自動套用這些偏好，提供更貼心的服務。
3. 執行複雜任務：對於需要多個步驟才能完成的任務，記憶是不可或缺的。例如，規劃一趟旅行，AI 需要記住你的出發地、目的地、預算和時間，才能一步步為你找出最佳方案。

沒有記憶，AI Agent 的能力將大打折扣，無法真正發揮「代理人（Agent）」的角色。

如何在 n8n 中為 AI Agent 植入記憶？

幸運的是，n8n 已經提供了簡潔實用的記憶解決方案——Simple Memory 節點。這個節點讓你能輕鬆將關鍵資訊（如使用者名稱、偏好設定等）以鍵值對的形式儲存於工作流程之中。

讓我們用一個實際範例來操作，看看如何利用 Simple Memory 幫 AI Agent 記住使用者名稱。

實作步驟：

1. 建立基本工作流程：

   • 使用 Chat Trigger 節點接收使用者訊息。
   • 接著連接 AI Agent 節點進行對話回應。

2. 加入 Simple Memory 節點：

   • 在 AI Agent 下方插入 Simple Memory 節點。
   • Simple Memory 會自動與 Chat Trigger 節點共享 Session ID，確保每位用戶的記憶區隔。
   • 這樣一來，每當識別出使用者，Simple Memory 就會自動將其寫入記憶，方便後續調用。

3. 測試記憶效果：

   • 啟動工作流程並與 AI 互動，確認 AI 能夠記住並回應先前的對話內容。

進階記憶管理：使用 PostgreSQL 或 Redis

除了使用 Simple Memory 節點，n8n 也支援更進階的記憶管理方式，例如整合 PostgreSQL 或 Redis 等外部工具。這些工具適合需要長期保存大量數據或高效查詢的應用場景。

• PostgreSQL：適合需要結構化數據存儲的場景，例如記錄用戶行為或偏好。
• Redis：以其高效的內存存取速度，適合用於即時性要求高的應用，例如聊天記憶或快取。

這些進階功能需要額外的設定與技術背景，有興趣的朋友可以參考相關文件或教程進一步研究。

本篇文章帶領我們深入了解 AI Agent 記憶功能的核心價值。透過記憶，AI 不再只是執行表面的問答，而能記住上下文、延續對話、提供個人化服務，讓互動更智慧、更有溫度。在 n8n 中使用 Simple Memory 節點，我們能輕鬆實現關鍵資訊的記錄與調用，而進一步借助 PostgreSQL 或 Redis 等進階工具，更可打造出彈性且高效的長期記憶架構。真正掌握記憶管理，將是 AI Agent 成為實用助手的關鍵一步。