让 AI 记住昨天：基于 Spring AI 2.0 的长短期记忆实践

聊天机器人最大的痛点是“失忆”——每次重启对话，模型就忘了你是谁、你偏好什么。本文用 Spring AI 2.0 与 spring-ai-agent-utils 实现了一个双层记忆示例，让应用真正做到“过目不忘”。

架构上分两层记忆：
L1 短期记忆：MessageChatMemoryAdvisor + 窗口 500 条的 MessageWindowChatMemory，保证单会话上下文连续，由 conversationId 区分会话。
L2 长期记忆：AutoMemoryToolsAdvisor 把 MemoryCreate、MemoryStrReplace 等工具注册给模型，由模型在对话中主动写入本地文件目录，实现跨重启、跨会话的持久回忆。

一是写入由模型驱动——长期记忆全局共享，不绑定会话；二是注入“无记忆不臆造”的系统提示，避免模型在无依据时编造历史。另有启动配置校验与目录写入失败回退，保证健壮性。

模型选用阿里千问 qwen3.7-plus（OpenAI 兼容端点），接入仅需一个 API Key。实测：先“记住喜欢的城市”，重启应用再问，模型能准确召回。

示例项目已上传至github，适合作为 Spring AI 记忆能力入门的脚手架。

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