系列导读
你现在看到的是《LangGraph 多智能体编排开发实战：从入门到企业级应用》的第5/10篇，当前这篇会重点解决：记忆管理决定多智能体系统的对话连贯性，是企业级应用的必备能力。
上一篇回顾：第 4 篇《多智能体协作模式：串行、并行与混合编排实战》主要聚焦 三种协作模式对应不同业务复杂度，选对模式能大幅降低编排维护成本。 下一篇预告：第 6 篇《LangGraph 与外部工具集成：让智能体会用 API 和数据库》会继续展开 工具集成让智能体从“会说话”升级为“会做事”，是落地价值的核心环节。
全系列安排
- LangGraph 初探：为什么多智能体编排需要图计算？
- LangGraph 状态管理深度解析：从 State 到持久化
- 节点与边：LangGraph 中智能体通信的底层机制
- 多智能体协作模式：串行、并行与混合编排实战
- LangGraph 中的记忆与上下文管理：让智能体不“失忆”（本文）
- LangGraph 与外部工具集成：让智能体会用 API 和数据库
- LangGraph 生产化部署：从开发到 K8s 集群
- LangGraph 性能调优：减少延迟与资源消耗
- LangGraph 常见错误与排错实战手册
- LangGraph 实战总结：从 0 构建一个企业级多智能体系统
导语：当多智能体系统开始“失忆”
在前两篇文章中，我们分别深入探讨了多智能体的协作模式（串行、并行与混合编排）以及如何通过图结构设计Ag
