AI 记忆：是什么、如何运作以及存储哪些内容

AI 记忆是对话式 AI 助手从你过去的对话中保存下来、并带入新对话的信息，以便它能记住你的偏好和上下文。模型本身并不保留任何这些信息。助手会单独存储这些信息，并在相关时重新添加进来，从而为模型提供原本缺乏的持久上下文。

本指南介绍助手如何保存和调用这些信息、存储哪些内容、为何有时会出错，以及如何查看、更改或关闭这些信息。

什么是 AI 记忆？

AI 记忆，也称为持久记忆，是指 AI 助手的一项功能，它会存储关于你的信息，例如偏好、事实以及过去互动中的上下文，助手可以在之后的对话中使用这些信息。

AI 助手可以通过以下来源建立这份记录：你要求它记住的内容、它自行获取的细节，以及它可以回溯参考的早期聊天。

AI 记忆层让 AI 助手无需你在每次聊天中重复说明偏好，就能提供个性化的回答。如果你告诉过助手你正在为马拉松训练，并且偏好使用公里，那么下次你询问配速问题时，无需重复说明，就会得到以公里为单位的回答。

与在每次聊天中重新说明自身情况相比，记忆能为你省去输入，并让提示词保持简短。这一点很重要，因为过长的输入会降低回答的准确性。

记忆并不是每次对话的完整记录，而是关于你的关键事实的集合。因此，它会记住你偏好使用公里。至于能否找到它上个月起草的具体训练计划，则取决于助手是否还能查找过去的聊天。

AI 记忆的类型

普林斯顿大学的研究人员（2024 年）借用了人类记忆科学的术语，对 AI 记忆系统的类型进行了分类。他们的框架将工作记忆与长期记忆区分开来：

• 工作记忆：模型在当前步骤中保留的内容，即到目前为止的对话以及它检索到的所有内容。也称为短期记忆。
• 长期记忆：跨会话的持久记忆。这正是本文讨论的记忆类型。

长期记忆包括三种记忆类型：

• 情景记忆：过去互动的记录，例如你上个月请求制定训练计划的那次聊天。
• 语义记忆：关于世界和关于你的知识，例如你偏好使用公里。
• 程序记忆：AI 智能体的行为方式，固化在模型权重中，以及运行该智能体的代码和提示词中。在 AI 助手中，最接近的对应物是系统提示词和你的自定义指令。

放大

AI 助手记忆与 AI 智能体记忆

AI 助手记忆和 AI 智能体记忆都属于长期记忆。AI 助手记忆主要是语义记忆，存储关于你的事实，使回答更贴合你。智能体记忆（例如 Perplexity 的 Brain）则存储智能体做了什么以及效果如何，包括哪些做法有效、你纠正了什么，因此它在开始每项新任务时都能处于更有利的起点。

AI 记忆与上下文窗口、训练数据和自定义指令的比较

AI 记忆很容易与影响回答的另外三样东西混淆：模型的上下文窗口、训练数据和自定义指令。它们各自保存不同的信息，持续时间不同，并由不同的系统控制。

上下文窗口是大语言模型（LLM）一次能够读取的文本量，涵盖当前对话。当你开始新聊天时，它会重置。

一些现有模型拥有一百万个 token 或更大的上下文窗口，因此从技术上讲，你可以把关键信息粘贴到每次对话中。但处理所有这些信息会增加延迟和成本。

多项研究还发现，即使答案就在上下文中，输出准确性也会随着输入增长而下降。

2025 年伊利诺伊大学和亚马逊的一项研究发现，即使模型能够复述每一个相关细节，这种情况依然存在：当输入增长到 30,000 个 token（远低于模型宣称的上限）时，准确率下降了 13.9% 至 85%。NoLiMa 是 Adobe Research 和慕尼黑大学（LMU Munich）于 2025 年推出的基准测试，它发现，只要问题和答案没有共同的关键词，13 个受测模型中就有 11 个在仅 32,000 个 token 时表现明显不佳。Chroma 2025 年 7 月的报告在 18 个模型中都观察到了这一现象，包括它们基于 113,000 个 token 的聊天历史作答时。

训练数据是模型发布前固化在模型权重中的信息。用户无法更改它。开发者可以使用新数据对模型进行微调，但这是一个工程过程，而非用户设置，

自定义指令是保存在助手设置中的规则，由你自己编写和编辑，用于自定义 AI 助手的行为和输出。例如，你可以使用自定义指令来定义回答的语气和风格，或者助手可以使用哪些来源。

以下是这四者的比较：

AI 记忆存储哪些内容

助手会保留关于你的部分细节，例如事实、偏好和摘要，有些助手还会参考你过去的聊天。

• 你要求它记住的事实和偏好：这些是你明确告诉助手要保存的细节，例如“记住我偏好使用公里”。助手会在你提出要求时创建该记忆，并一直保留，直到你删除它或之后的对话更新了它。
• 它从你的对话中获取的细节：开启该设置后，助手会保存这些细节。Perplexity“更看重用户提问的频率和提供的信息”，因此你经常提到的内容比只提过一次的内容更有可能被记住。该记忆会一直保留，直到被更新或被你删除。
• 对你过去聊天的引用：助手直接参考之前的对话，而不是参考已保存的列表。Perplexity 将其称为搜索历史：即你过去的问题和回答，用于让新的回复更具相关性。

AI 记忆的工作原理

AI 模型在不同对话之间不会记住任何内容。这项工作由 AI 记忆系统完成：它单独保存一份关于你的记录，并将相关部分添加到每次新对话中。存储和检索在后台进行，因此模型会将它们与你的问题一起读取。

放大

该过程分为五个步骤：

1. 保存：当你要求助手保存记忆，或助手判断某个细节值得保留时，它就会保存一条记忆。
2. 存储：记忆会存入独立于模型的数据库中。在许多系统中，这是一个向量数据库，因此可以按含义搜索这些记忆。你在设置中看到的列表就是该记忆存储的一个视图。
3. 检索：当你发送消息时，助手会决定哪些记忆适用。许多系统的做法是将你的消息和每条记忆转换为嵌入（即含义的数值表示），然后挑选最接近的匹配项。正因如此，即使某条记忆与你的问题没有任何共同词语，它们也能调用这条记忆。较简单的系统则会将每条已保存的记忆加载到每次对话中。
4. 使用：调用的记忆会以纯文本形式插入到输入中，通常位于模型在读取你的消息之前读取的指令块中。模型会像处理该输入中的任何其他文本一样处理它们。
5. 更新和删除：助手从聊天中提取事实，搜索现有记忆，然后决定是将其作为新记忆添加、更新现有记忆、与某条记忆合并，还是删除与新发现相矛盾的旧记忆。有些助手会为每条记忆添加时间戳，以区分较新和较旧的信息。

AI 记忆的挑战和风险

AI 记忆旨在提高回答质量，但基准测试表明，记忆检索并不总能找出相关或最新的信息，尤其是在大型数据库中。它还会带来安全和隐私风险。

与 AI 记忆相关的常见可靠性和安全问题包括：

• 记忆误用：一条记忆可能被引入到与它毫不相关的回答中。2026 年的一项研究测试了 18 个模型，考察保存的某个生活领域的记忆是否会泄露到另一个领域的回答中。失败率中位数为 53%。该研究还发现，一旦记忆中保存了用户的观点或其自称的专业知识，即使问题需要中立的回答，几乎所有模型也都会附和这些内容。
• 过时的记忆：即使之后的对话已经让某个细节不再属实，助手仍会继续依据它行事，尤其是在你从未明确说明的情况下。在2026 年 5 月的一项基准测试中（该测试考察模型能否察觉此类隐性变化），表现最好的模型平均得分为 55.2%。
• 记忆过载：助手需要回读的内容越多，就越难挑出重要信息。2024 年的基准测试 LongMemEval 发现，读取约 115,000 个 token 聊天历史的模型，其表现比只获得相关会话的模型差 30% 至 60%。
• 记忆投毒：虚假信息或隐藏指令进入助手的记忆（例如通过你要求它读取的内容），导致产生有偏见或不安全的回答，或造成数据泄露。
• 隐私风险：记忆会在其来源聊天之外保留个人详细信息，有时保留时间比你预期的更长。例如，出于安全和调试目的，Perplexity 可能会将已删除记忆的日志保留最多 30 天。数据保护法将存储的记忆视为个人数据，因此你应当能够查看和删除它们。

如何查看、编辑和关闭 AI 记忆

你可以查看助手保存了哪些内容、将其删除、关闭记忆，或使用不会创建记忆的私密聊天。

记忆管理归根结底就是几项控制。以下是每项控制的作用及使用时机：

若想彻底重新开始，请关闭记忆并清除已存储的内容。

Perplexity 如何处理记忆

Perplexity 记忆适用于其提供的所有模型。

Perplexity 基于两个来源为你个性化回答：记忆（即你分享的偏好和详细信息）以及你的搜索历史。当某条记忆影响了回答时，它会显示在该回答的来源中，因此你可以查看使用了哪些记忆，并删除其中任意一条。

放大

你还可以通过提供关于你自己的详细信息，以及为项目提供自定义指令来个性化你的回答（每个项目都有自己的记忆层）。

放大

Perplexity 可能会使用消费者账户中的记忆内容来改进其模型（绝不会用于 Enterprise 账户），除非你关闭该功能（位于“设置 → 偏好设置 → 人工智能”中的“AI 数据保留”）。

Max 和 Enterprise Max 订阅用户还可使用 Brain，这是一个共享记忆层，它在记忆的基础上进一步追踪你的项目和工作。它有独立的开关，并且会忽略无痕会话。

试用 Perplexity，看看记忆如何影响你的下一个回答。

AI 记忆常见问题

AI 中的有限记忆是什么？

根据 IBM 的定义，有限记忆 AI 是指能够回忆过往事件和结果、持续监测情况，但无法将这些数据保存在长期过往经验库中的 AI。它是 AI 系统分类法中的四个类别之一，IBM 将聊天机器人和虚拟助手归入此类。

助手记忆是这些系统在其基础上额外添加的外部记忆。它可跨会话保留，因此助手可以使用你在之前对话中分享的详细信息。

哪款 AI 助手的记忆功能最好？

没有哪款助手对所有人都是最好的。好的记忆是你能够掌控的记忆，因此评估 AI 工具时，可以问四个问题：你能看到它保存了什么吗？你能否将某条记忆与其来源聊天分开删除？训练是否是独立于记忆的单独设置？是否有不会创建任何记忆的临时模式或无痕模式？

AI 模型会从它记住的关于你的信息中学习吗？

在回答中使用记忆与训练是不同的过程。Perplexity 表示，它会从你的记忆存储中检索相关上下文，而不是将你的历史记录视为训练数据。你的内容是否可用于改进模型，是一项单独的设置。在消费者账户中，Perplexity 可能会将记忆内容用于该目的，而“AI 数据保留”可将其关闭。

放大

哪些内容不应存入 AI 记忆？

任何你不希望被存储、被用于对你进行画像或日后被重复提及的内容，都不应存入 AI 记忆：身份和财务信息、健康信息、密码、他人信息，以及任何与儿童有关的内容。加拿大隐私专员办公室（2025 年 5 月）和英国国家网络安全中心（2023 年 3 月）建议，避免输入任何一旦公开就会引发问题的提示词。

过滤器可以降低隐私风险，但无法保证你的健康或财务信息完全不会被存储，因此请检查你的记忆库，并在提出一次性敏感问题时使用无痕模式。