4.0 本章介绍

Agent 的"记忆持久化"

AI Agent 需要：

• 加载提示词模板（文件读取）
• 保存对话历史（文件写入）
• 管理配置文件（JSON/YAML）
• 持久化状态（数据库）

本章教你如何让 Agent 的"记忆"永久保存。

🎯 小白理解：什么是"文件读写"和"持久化"？

想象你在玩一个游戏：

• 不存档：每次关掉游戏，所有进度都没了，下次要从头开始
• 存档了：进度保存在硬盘上，下次打开还能继续玩

程序也是这样！

• 不持久化：程序关掉后，所有数据（变量、对话记录）都消失了
• 持久化：把数据写到文件里，下次程序启动时读回来

程序运行时的数据 → 存到文件 → 程序关闭
                        ↓
程序再次启动 ← 从文件读取 ← 数据还在！

AI Agent 为什么需要持久化？

1. 记住对话历史：上次聊到哪了？用户叫什么名字？
2. 保存配置：API Key、模型参数、用户偏好
3. 学习改进：记录用户反馈，下次做得更好

没有持久化的 Agent = 金鱼记忆（7秒就忘），每次对话都是"初次见面"！

学习目标

• ✅ 文件读写操作
• ✅ JSON 和 YAML 处理
• ✅ pathlib 路径管理
• ✅ 实战：Agent 记忆持久化系统

🎯 小白理解：这些都是什么？

概念	通俗解释	类比
文件读写	把数据存进文件/从文件取出	往笔记本上写字/翻看笔记本
JSON	一种数据格式，人和机器都能看懂	标准化的表格模板
YAML	另一种数据格式，更简洁易读	简化版的表格模板
pathlib	处理文件路径的工具	文件夹地址导航

学完这章，你的 Agent 就能"记住"东西了！

---

下一节：4.1 文件读写基础