记忆管理（Memory Management）在人工智能领域，指的是系统在运行过程中高效组织、存储和检索信息的能力，旨在维持交互的连贯性与上下文一致性。它涵盖短期记忆（如当前会话状态）和长期记忆（如用户历史数据）的动态处理机制，确保AI模型能基于先前输入生成逻辑连贯的输出，避免信息断层或冗余响应。
在AI产品开发的实际落地中，记忆管理扮演核心角色，尤其在聊天机器人、智能客服等应用中。开发者通过优化技术如向量数据库存储会话历史或扩展上下文窗口，能显著提升用户体验——例如减少重复提问、实现个性化推荐，同时平衡计算资源以降低延迟。随着大型语言模型演进，记忆管理正向自适应记忆整合和跨会话连续性方向发展，为产品创新提供关键支撑。
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