在开发知识问答助手的过程中，常见的挑战之一就是如何让智能体记住之前的对话和交互内容。

很多应用在实现多轮问答时，会遇到信息丢失或上下文混乱的问题：用户提过的问题、提供的数据、甚至助手之前的回答都无法被系统持续记忆，导致体验断层。对于企业级知识库或面向用户的个人助手来说，这种缺失不仅影响回答的准确性，也使得智能体难以形成长期价值。

构建一个能够记忆的问答系统，并非简单地将对话记录写入数据库。

智能体需要对历史信息进行结构化存储、动态检索，并在生成回答时合理利用这些信息。开发者在设计过程中常常要面对如何组织记忆、何时触发检索、如何在保证性能的同时处理大规模知识等问题。即便在开源框架和大模型辅助下，真正实现一个可落地、可维护的记忆系统仍然需要大量工程工作。

因此，我们将 LazyLLM与MemU进行集成，提供了一个可直接落地的解决方案。LazyLLM 是一站式多 Agent 开发框架，能够高效管理智能体的任务和上下文。MemU 作为开源记忆管理系统，可提供灵活且高性能的记忆存储与检索能力；

通过这次集成，开发者可以在 20 行左右的代码的基础上，快速搭建一个具备记忆能力的知识问答助手，让智能体能够在多轮交互中持续积累知识，并在实际应用中真正发挥价值。

案例一

1. 新建问答 Agent，进行对话

2. 新建对话，重新问 Agent，Agent已获取到相关记忆

案例二

1. 与 Agent 对话，聊个人喜好

2. Agent 会在对话中主动提及过往聊到的喜好

教程

LazyLLM x MemU |记忆赋能，让问答助手更懂你。

查看教程文档 👇

https://hkadx4xptq.feishu.cn/wiki/By6IwM7Kfinyf0kbM1xcrrcfnnd

通过本次集成操作，开发者可以在 LazyLLM 中快速接入memU 的 Memory API，快速搭建一个具备记忆能力的知识问答助手，实现多轮对话的知识积累与检索。在实际开发中，可以根据业务场景调整记忆策略，灵活管理存储与调用方式，让智能体在面对用户时更智能、更高效。

更多技术细节，欢迎移步 “LazyLLM” gzh！