問題
無狀態代理是死路一條
每次對話從零開始。每個工作流程忘記歷史。每個新代理沒有組織背景。您的 AI 建立在沙子上。
失去的上下文
客戶每次對話都要重複。上下文視窗只是權宜之計，不是解決方案。
無法學習
工作流程不斷犯同樣的錯誤。從執行歷史到未來運行沒有回饋迴路。
零入職
每個新代理從頭開始。對部門流程、偏好或累積智慧毫無了解。
五層記憶
反映組織思維方式的記憶
五層持久記憶，從個別實體到跨工作流程洞察。每一層建立在下一層之上。
實體記憶
關於客戶、產品及專案的持久事實。您的 AI 記住跨所有部門的每次互動。
客戶在一月提到第三季的預算限制。三月，另一個部門的不同代理在不同工作流程中自動調整其提案。
工作流程記憶
來自執行歷史的每個工作流程累積知識。您的工作流程從每次運行中學習並自動改進。
您的發票處理工作流程已運行 500 次。它現在知道供應商 X 總是發送非標準標頭的 PDF 並自動調整。
部門記憶
每個部門的 CLAUDE.md 等效物。新團隊成員，無論人類或 AI，都能即時入職並獲得部門知識。
一個新的行銷代理被創建。它立即知道品牌聲音、活動歷史及受眾區隔，無需手動設定。
代理記憶
每個代理跨對話和任務保留上下文。持久狀態跨越會話邊界。
支援代理記住 3 個月前的客戶對話，並從上次中斷的地方繼續。
跨工作流程記憶
來自一個工作流程的洞察自動通知其他工作流程。實體記憶在部門內的所有工作流程中共享。
銷售發現客戶正在評估競品。支援、行銷及客戶管理的工作流程自動獲得該上下文。
比較
JieGou 記憶如何比較
競品提供單點方案。JieGou 提供完整架構。
| 能力 | JieGou | LangGraph | CrewAI | n8n | Vertex AI |
|---|---|---|---|---|---|
| 記憶層數 | 5 | 1 | 1 | 1 | 2 |
| 實體級記憶 | 是 | 否 | 否 | 否 | 部分 |
| LLM 壓縮 | 是 | 否 | 否 | 否 | 否 |
| 部門級記憶 | 是 | 否 | 否 | 否 | 否 |
| 跨工作流程共享 | 是 | 否 | 否 | 否 | 部分 |
| 治理整合 | 是 | 否 | 否 | 否 | 否 |
LLM 壓縮
成長但不溢出的記憶
隨著實體累積互動，LLM 壓縮自動將較舊的記憶摘要為簡潔、高信號的上下文。記憶保持相關性且不會無限增長。
則記錄觸發壓縮
智慧摘要
互動歷史，有界儲存
使用案例
記憶驅動的工作流程實際應用
客戶支援
您的支援代理記住每次客戶互動。先前的問題、偏好及上下文即時可用。不再需要「您能再說明一下問題嗎？」
行銷活動
工作流程從每次活動執行中學習。表現良好的內容、轉化的受眾區隔、效果不佳的訊息。每次運行都更聰明。
財務合規
部門記憶儲存稽核要求、預算門檻及審批工作流程。財務部門的每個代理從第一天起就擁有完整的合規上下文。