你在周二发布了一个更好的内存格式。新架构将自由形式的 summary 字符串拆分为结构化字段 —— entities、preferences、last_verified_at —— 因为旧的 blob 难以检索且无法干净地更新。这个改动显然是正确的。它通过了评审，并上线了。
你没有注意到的是，周二之前写入的每一条内存现在都微妙地出错了。有些记录仍保留旧的 summary 字段而没有 entities，因此现在以 entities 为键的检索代码会跳过它们。还有一些记录的 summary 被新解析器解释为空的偏好集。智能体没有崩溃。它只是悄悄地遗忘了积累了一年的上下文，而且没有人提交 Bug，因为看起来并没有什么坏掉 —— 智能体依然在回答，只是表现变差了。
你的团队在周二执行了一次常规数据库迁移——将 last_login_date 重命名为 last_activity_ts，并扩展其语义以包含 API 调用。没有服务中断。测试通过。仪表盘更新。但你的 AI Agent——那个回答客户关于用户活跃度问题的 Agent——开始悄悄给出错误答案。没有报错，没有告警，没有堆栈跟踪。它只是自信地基于一个已经不存在的世界进行推理。
这就是 AI 工程中几乎无人关注的 Schema 迁移问题。你的 Agent 从工具描述、few-shot 示例和检索上下文中构建了一个隐式的数据模型。当底层 Schema 发生变化时，这个模型就变成了谎言——而 Agent 没有任何机制来检测这种矛盾。
我是 Tian Pan，一名工程师型创始人，专注于智能体工程——构建自主 AI 系统并扩展工程团队。我撰写关于系统设计、技术领导力和 AI 智能体实战的实用指南。曾在 Uber、Brex 和 IoTeX 担任早期工程师。
