记忆模块粗略分为存储和上下文注入两步： 
存储：把对话存到记忆里。这里细分为：对话中什么信息会被存到记忆里？（要不要提取事实等）什么时候存？记忆的存储形式是什么？（向量数据库、文本数据库（文本要不要分类）、图谱数据库） 
上下文注入：把记忆注入到大模型的上下文里面。这里细分为：注入到哪里？（系统提示词、作为用户提问前缀/后缀）什么时候注入？（LLM 主动调用工具、发现当前对话和记忆库中某一个记忆相关时主动注入、记忆直接主动注入到系统提示词） 
在对话过程中，可能会在以下情况下触发“需要记忆”，从而将当前会话/对话给“记忆模块”处理： 

对话过程中，AI 主动调用工具来记忆需要的内容。比如用户提到喜欢吃冰欺凌（“冬天了，不能吃我最喜欢吃的冰欺凌了”），工具调用save_memory("用户喜欢吃冰欺凌“）
对话结束后，将整个对话/部分对话给 AI 做决策，判断“这个对话里面有没有需要记忆的...