用 Python+DeepSeek 打造有“记忆”的 AI智能助手！

现在很多人都在搞AI助手，有的能回答问题、有的能查天气，听起来好像很智能对吧？但你有没有发现个问题？它们其实都“记不住”你。你

我之前在折腾一个聊天助手项目，想着让它能更像一个“懂我”的人。结果发现，很多AI助手虽然能回答你，但根本没有记忆功能。

于是我就试了试用 Python 搭配 DeepSeek（这个模型最近挺火的），搞一个拥有“记忆功能”的 AI 小助手。别说，这玩意儿一搞通，还真挺像回事儿。今天就来和你们分享一下我是怎么一步步做的。

AI 为什么需要记忆？

AI 没记忆，就像手机不保存联系人。你每次都要重新介绍自己，“你好，我叫张三，爱喝冰美式”，AI 点点头说“明白了”，下一秒你再问它“我平时爱喝啥来着？”它一脸懵逼。你说这种助手，有啥意思？

如果 AI 有记忆，那就不一样了。它可以记住你喜欢什么咖啡、最近关注什么新闻、常去哪个城市查天气，甚至知道你翻译过哪些术语。久而久之，它会越来越懂你，回答也更贴合你需求。像我自己测试的时候，我让助手记住我喜欢黑咖啡，它第二天一上来就问我：“今天还是老样子，黑咖啡吗？”那感觉，简直比我前女友还贴心。

所以，记忆功能真的不是噱头，它是让AI从“工具”进化到“伙伴”的关键。要实现这个目标，其实也不难，我们下面就来实操一把。

 如何实现 AI 的记忆功能？Python + 数据库，安排！

AI 想要记住你说过啥，最关键的就是存储——不能光靠脑子记，那不是AI，那是人类。我们一般会用个小数据库，比如 SQLite，轻量级又好操作，像写日记本一样把聊天记录一条条存进去。

简单的实现步骤：

1. 创建数据库和表结构，字段一般包括用户ID、时间戳、内容、角色（用户还是AI）；
2. 每次对话都存入数据库；
3. 下次用户再发消息时，把之前的历史记录调出来，喂给模型当上下文。

如果你想处理更多用户，SQLite 可能就不够用了，这时候可以用 PostgreSQL，再搭配缓存（Redis 什么的）来优化性能。

我写了个简单的存储逻辑：

有了这个小系统之后，AI 每次都能“翻一翻历史记录”，再来决定怎么回答你。试了几次，确实比“一问一答”那种呆头鹅模式顺畅很多。

 再来点“技能包

光能聊天还是不够啊，就像朋友除了陪你唠嗑，还得能帮你干点活。所以我就给这个助手加了几个“技能插件”，感觉立马高级起来：

☁️ 1. 天气查询功能

接入天气API（比如和风天气），用户问“今天天津的天气咋样”，AI 立马给出准确结果。为了效率，我还加了个缓存逻辑，比如你问两次北京的天气，它就直接从缓存里拿，省得老去API拉数据。

2. 翻译功能

用了个叫 deep_translator 的库，支持多语言。中英互译、法语西语都行。用起来特简单，几行代码就搞定：

3. 信息检索功能

再加了个 Google 自定义搜索API，用户如果问“GPT-4 和 DeepSeek 有啥区别”，AI 就能上网查查再回答，不至于一本正经地胡说八道。

这些技能模块加起来之后，这个AI助手已经不再是个“答题机器”，而是个“能干活”的小伙伴。

AI助手怎么做到 24小时在线？用 Flask + Docker 轻松搞定

一个好的助手，不能你一闭眼它也下班。它得24小时待命，随叫随到。我用 Flask 做了个简单的 API 接口，让它变成一个可以远程调用的服务。再打包成 Docker 镜像，部署到云端，搞定。

核心逻辑：

• 创建一个 Flask 接口，监听用户消息；
• 每次请求时，从数据库调出历史记录；
• 调用 DeepSeek 生成回答；
• 把这次的对话又存回数据库。

部署的话我用过 Heroku 和 Vercel，快速又方便，推荐初学者用这两个。Docker 的好处是“打包一次，到处跑”，以后你要换平台，拎包就走，非常爽。

云端部署怎么选？Vercel 用起来是真香

如果你是第一次玩部署，强烈建议试试 Vercel，简单到离谱，只要你代码没大问题，推上去几分钟就能跑起来。Heroku 也不错，不过最近稍微限制多了点。至于 AWS Lambda，那适合有点经验的同学，灵活但配置复杂一点。

我自己是前期用 Vercel 测试，后期跑在自家的小服务器上，稳定性也不错。你可以根据实际情况来选，不用一上来就追求“上云架构”，先跑通流程才是王道。

到最后，我只能说，有记忆的AI助手是真的香。以前每次聊天都像开盲盒，现在是“熟人模式”，一上来就知道你是个怎么的人。尤其是加了记忆+技能包之后，它不仅能聊天、能帮忙，还能越用越懂你，真有点人情味了。

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