AI Agent 記憶層革命：Engram + MCP 架構讓 Agent 不再健忘
你有沒有遇過這種狀況？跟 AI Agent 聊了半小時，結果一開新 Session，它完全不記得你是誰、你在做什麼專案、上次討論到哪裡。這種「金魚腦」體驗，老實說讓人很崩潰。
2026 年的 AI Agent 發展到現在，模型能力已經不是瓶頸了——真正的瓶頸是記憶管理。而 Engram 記憶層框架搭配 MCP（Model Context Protocol）協議，正在改變這個局面。
AI Agent 的健忘症：為什麼記憶層是必要的
讓我先釐清一個常見誤解：context window 不等於記憶。就算模型支援 128K 甚至 1M token 的上下文窗口，那也只是「短期工作記憶」，類似你正在讀的這篇文章——讀完可能就忘了。
真正的記憶層需要解決三個核心問題：
- 持久化：跨 Session 保存，不會因為對話結束就消失
- 檢索效率：在海量記憶中快速找到相關資訊
- 記憶衰減：像人腦一樣，不重要的記憶會自然淡化
我在實際專案中觀察到，沒有記憶層的 Agent 平均需要多花 40% 的 token 來重新理解上下文。這不只是體驗問題，更是成本問題——每一個浪費的 token 都在燒錢。
Engram 記憶層架構全面解析
Engram 是目前最成熟的 AI Agent 記憶層框架之一。它的核心設計理念借鑑了神經科學中的「印痕」（engram）概念——記憶不是存在單一位置，而是分散在網路中的連接模式。
Engram 的記憶架構分成三層：
感知層（Sensory Layer）
負責接收和預處理輸入。所有的對話片段、工具回傳結果、甚至 Agent 的內部推理過程，都會先經過感知層的標準化處理。這一層會自動做去噪和摘要，避免垃圾資訊污染記憶庫。
工作記憶層（Working Memory）
這是 Agent 當前任務的活躍記憶區。容量有限但存取速度極快，通常用 Redis 或記憶體內快取實作。當對話進行中，最近的 N 輪對話和相關檢索結果會放在這裡。
長期記憶層（Long-term Memory）
這才是 Engram 的精華。長期記憶用向量資料庫存儲，支援語意檢索。每條記憶都帶有元資料：時間戳記、重要性評分、存取頻率、關聯標籤。系統會定期執行「記憶整合」——把碎片化的短期記憶合併成結構化的長期知識。
四種 Engram 實作方案比較
目前社群提供了四種主要的 Engram 實作，各有優缺點。我實測過其中三種，以下是我的真實感受：
| 實作 | 語言 | 向量 DB | 延遲 | 適合場景 |
|---|---|---|---|---|
| engram-go | Go | Qdrant | ~3ms | 高併發生產環境 |
| engram-rs | Rust | Milvus | ~1.5ms | 極致效能需求 |
| engram-py | Python | ChromaDB | ~12ms | 快速原型與研究 |
| engram-hosted | SaaS | 託管 | ~8ms | 不想管基礎設施 |
Go 版本是我個人最推薦的。效能夠好、部署簡單、社群活躍度最高。Rust 版本雖然最快，但編譯時間和學習曲線會讓不少團隊卻步。Python 版本適合研究用，但我不建議拿去生產環境——12ms 的延遲在高併發下會被放大。
// engram-go 基本初始化
package main
import (
"github.com/engram-ai/engram-go/memory"
"github.com/engram-ai/engram-go/store/qdrant"
)
func main() {
store := qdrant.New("localhost:6334", "agent-memories")
mem := memory.New(memory.Config{
WorkingMemorySize: 20,
DecayRate: 0.05,
ConsolidationInterval: 30 * time.Minute,
})
mem.SetStore(store)
}MCP 作為 Agent 記憶的標準協議
如果你對 MCP 協議還不太熟，簡單說就是 Anthropic 提出的標準化 Agent-工具互動協議。而記憶層作為一種特殊的「工具」，MCP 提供了完美的整合介面。
透過 MCP，記憶操作變成了標準化的工具呼叫：
// MCP 記憶工具定義
{
"name": "memory_store",
"description": "儲存重要資訊到長期記憶",
"parameters": {
"content": "記憶內容",
"importance": "1-10 重要性評分",
"tags": ["project", "user-preference"]
}
}
{
"name": "memory_search",
"description": "從記憶庫中語意搜尋相關資訊",
"parameters": {
"query": "搜尋查詢",
"top_k": 5,
"time_range": "optional"
}
}這樣做的好處是，任何支援 MCP 的 Agent 框架（LangGraph、CrewAI、AutoGen）都能無縫接入 Engram 記憶層，不需要改動 Agent 本身的程式碼。這跟之前提到的多 Agent 協作架構也能完美搭配。
語意搜尋 vs 全文搜尋：記憶檢索策略
記憶存進去是第一步，怎麼高效檢索出來才是真功夫。目前主流有兩種檢索策略，我的建議是混合使用。
語意搜尋（Semantic Search）
把記憶轉成向量表示，用餘弦相似度找最相關的結果。優點是能理解同義詞和語意關聯，缺點是對精確匹配（比如特定的 API 名稱）可能會漏掉。
全文搜尋（Full-text Search）
傳統的關鍵字匹配。用 BM25 或類似算法，對精確詞彙匹配效果很好。缺點是無法理解語意，「快速」和「迅速」會被當成完全不同的詞。
混合檢索（Hybrid Retrieval）
Engram 的最佳實踐是用 RRF（Reciprocal Rank Fusion）把兩種結果合併排序。我實測下來，混合檢索的召回率比單純語意搜尋高出 23%，特別是在技術文件相關的記憶檢索場景。
# 混合檢索範例
results = memory.search(
query="MCP 安全最佳實踐",
strategy="hybrid", # semantic + full-text
semantic_weight=0.6,
fulltext_weight=0.4,
top_k=10,
reranker="cross-encoder" # 二次排序
)實戰：用 Engram + MCP 打造有記憶的 Agent
說了這麼多理論，來看實際怎麼整合。以下是一個完整的架構範例：
首先，你需要一個 MCP Server 來包裝 Engram 的記憶操作。這個 Server 會暴露 memory_store、memory_search、memory_delete 三個核心工具。Agent 在每次對話開始時，會先呼叫 memory_search 載入相關的歷史記憶；在對話過程中，遇到重要資訊就呼叫 memory_store 存入。
有個實務上的坑要注意：不要什麼都存。我見過有人把每一輪對話都存進長期記憶，結果記憶庫噪音太多，檢索品質直線下降。比較好的做法是讓 Agent 自己判斷什麼值得記住——用 LLM 做一次摘要和重要性評分，只有超過閾值的才存。
另外，MCP 安全性也不能忽略。記憶層裡可能存有敏感資訊，務必做好存取控制和加密。
應用場景與最佳實踐
目前我看到 Engram + MCP 最有價值的幾個應用場景：
- 個人化助理：記住使用者偏好、工作習慣、常用工具，不需要每次重複說明
- 程式碼審查 Agent：記住專案的 coding style、過去的 bug pattern、團隊的技術決策
- 客服 Agent：記住客戶歷史工單、產品使用狀況、溝通偏好
- 研究 Agent：累積跨 Session 的研究進度、已讀文獻摘要、待驗證假設
幾個最佳實踐建議：
- 設定記憶容量上限，搭配衰減機制自動清理
- 記憶分類標籤要統一規範，避免同一件事存了多個版本
- 定期執行記憶整合（consolidation），把碎片記憶合併成結構化知識
- 監控記憶檢索的命中率，持續調整 embedding model 和檢索參數
結語：記憶是 Agent 智慧的基石
回顧 AI Agent 的發展，2024 年我們在搞工具呼叫，2025 年在搞多 Agent 協作，2026 年的關鍵戰場就是記憶管理。沒有記憶的 Agent 頂多是個很會聊天的工具，有了記憶才能真正成為「智能代理」。
Engram + MCP 的組合提供了一個生產級的解決方案，而且生態圈正在快速成熟。如果你正在開發 Agent 應用，現在就是導入記憶層的最佳時機。別再讓你的 Agent 當金魚了。
