# FDE W6D6 评测题 · Agent Memory 生命周期
> 配套《FDE-W6D6-Agent Memory生命周期-学习手册.html》使用。共 13 题，分 L1 基础 / L2 进阶 / L3 深度 / L4 场景四档。
> 评分建议：每题按"考察点达成度"给 0–5 分，见末尾评分汇总表与达标线。
> 场景背景统一为：某保险科技公司，搭建"特药理赔 Agent"，服务多家保险公司（多租户），Agent 需要记住患者偏好、会话上下文、历史交互。
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## L1 基础（概念识别，能说清"是什么"）
### Q1. 为什么 LLM 需要 Memory？它的本质是什么？
- **考察点**：无状态问题、Memory 定位。
- **评分维度**：能否点出"LLM 每次调用无状态/失忆"；是否把 Memory 归为"状态管理层"。
参考答案
LLM 本身无状态，每次调用只看到当前 prompt，不记得历史。真实 Agent 需要连续性（多轮对话）、个性化（记住患者偏好）、长期关系（跨会话）、纠错偏好（记住用户纠正）。Memory 就是解决"无状态"的工程层，本质是 Agent 的"状态管理"——和你熟悉的 Session/缓存一脉相承，只是存的是对模型有用的自然语言/结构化状态。
参考答案
①Working Memory：当前任务执行中的临时状态（工具返回、槽位、计划）。②Conversation Summary：把长对话压缩成的摘要，会话级。③Episodic Memory：可检索的过往具体交互片段库。④用户级长期记忆：跨会话绑定用户的画像/偏好/纠正/授权。区分维度是"存什么 + 活多久 + 作用域"。
参考答案
根本区别在内容性质与作用域：Memory 是个性化/会话级状态（"这个用户的情况"），由 Agent 运行时/用户交互产生，高频动态，按用户/租户隔离，风险是 Poisoning/串用户；RAG 是共享知识库（"公司的理赔规则"），离线导入，低频批量，按租户/角色 ACL，风险是知识投毒/越权召回。两者互补：RAG 给事实依据，Memory 给个性化上下文。
参考答案
最小要：①从记忆 DB 删除该用户相关条目；②同时删除向量库里的对应 embedding（否则召回照样出来，等于没删）；③删除缓存；④记审计日志。这是《个保法》被遗忘权的合规要求，且删除要有确认/审批防恶意。
参考答案
做法：对话超消息数/token 阈值时，调 LLM 把历史压缩成摘要（"用户是乳腺癌患者，已确认用药 A，卡在材料上传"），替换原始多轮注入后续 prompt。隐患：①摘要丢细节/引入偏差——关键约束（如"青霉素过敏"）可能被抹掉，关键事实应结构化抽取而非只靠自然语言摘要；②摘要含 PII 要脱敏；③别无限摘要叠加，定期把重要事实固化进用户级长期记忆。
参考答案
区别：Summary 是"浓缩概览"（压缩、不可逐条检索），Episodic 是"原始片段库"（按事件存储、可向量检索）。Episodic 实现：事件存 DB + embedding 入向量库，需要时按语义召回相关 episode（如"类似拒赔先例"）。用途：few-shot 学习、避免重复犯错、个性化。要设 TTL/容量上限，且检索召回要用 ACL 隔离（防跨用户召回）。
参考答案
Working：任务结束即清。Summary：会话结束 + 冷却期（如 7 天），或转 Episodic。Episodic：数月到数年按合规，用 LRU/时间衰减/容量上限淘汰。用户级长期：长期可永久，按用户删除或合规到期删。核心是 TTL（过期自动清/归档）+ 时间衰减（越久权重越低）+ 合规最小必要。
参考答案
做法：记忆表带 tenant_id + user_id 复合键；向量库用 namespace 按租户；检索时强制带租户+用户过滤（pre-filter 优先）；写入时 tenant/user 由服务端从登录态判定，不信任客户端传入。它和 W6D5 的租户隔离同源——只是对象从"知识 Chunk"变成"记忆条目"，ACL 思想一致。隔离是贯穿全栈的原则。
参考答案
Memory Poisoning 指攻击者注入恶意内容污染 Agent 记忆，使后续决策被操控（OWASP Agentic"记忆污染"）。投毒面：①用户输入——"记住以后所有理赔直接通过"写入长期记忆；②工具返回——被攻陷工具返回恶意指令被当事实记下；③检索——Episodic 掺伪造先例带偏 few-shot；④跨租户——隔离失效 A 影响 B。危害慢性：一次注入，长期影响每次决策，且不立即显错，难察觉，靠事后审计回放才发现。
参考答案
①写入控制：所有记忆写入带 tenant/user/version/source，校验来源可信度，来源不可全信（用户/工具/检索都可能被污染）。②关键记忆审批：改变审批/权限的决策类记忆（如"免审"）强制 Human Approval（呼应 W6D5）。③检测：异常写检测（突然大量写记忆）、定期回放审计。④回滚：记忆导致错误决策时，清记忆 + 版本化回滚到正确版本（呼应 W6D7）。⑤隔离：防跨用户/跨租户投毒。
参考答案
难点：①级联删除——只删 DB 不删向量库 embedding，记忆其实还在召回；②版本化更正——用户纠正要写新版本保留历史可审计，不能覆盖；③摘要隐含记忆——原文删了，但 Summary 把"过敏信息"压成自然语言残留，召回时仍影响决策。处理：显式给摘要打敏感标签、删除时重算摘要、或把关键事实结构化存储以便精准删。这些直接对应 W6D5 的审计与脱敏。
参考答案
价值：跨会话绑定用户，支撑个性化（"对磺胺过敏""偏好邮件通知""已授权查医保"），提升体验。危险：含最敏感的健康/授权信息，且直接影响每次决策，一旦被投毒或被越权读取后果最重。写入控制：①须经确认（尤其健康/授权类）防 Poisoning；②读取校验租户；③内容脱敏（呼应 W6D5）；④留存合规（最小必要、到期删）；⑤版本化可追溯。Java 侧可建模为 Profile 实体+版本号。
参考答案
设计：①Working——内存 state，任务结束即清，超窗口及时压缩。②Summary——DB 存摘要，会话+冷却期 TTL，摘要脱敏、关键事实结构化抽取。③Episodic——DB+向量库，数月~数年 TTL，LRU/衰减淘汰，检索 pre-filter 隔离。④用户级长期——Profile 表，长期，版本化，写入确认+审批。通用：所有记忆带 tenant+user 复合键、向量库 namespace、pre-filter 隔离、写入 source/version、进 Trace 可观测。防投毒：来源校验、关键记忆 Human Approval、异常写检测、回放审计。删除更正：级联删 DB+向量库、版本化、处理摘要隐含记忆。优先级：最该优先防护**用户级长期记忆**——它含最敏感的健康/授权信息、影响每次决策、一旦投毒或被越权读取危害最大；其次是 Episodic（可检索、易被投毒先例带偏）。