工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
标签：agent-memory
质疑智能体堆栈：向量存储、超图与编码任务
三种大型智能体堆栈未能识别真正瓶颈的情况：基于文件的智能体内存优于向量存储、超图RAG以及那些所谓的高级方案。
阅读约 12 分钟AI智能体的四种记忆策略：滚动窗口、FAISS与GraphRAG
比较为大型语言模型代理提供记忆的多种方式，包括完整历史记录与滚动窗口、倒排索引、FAISS语义搜索以及GraphRAG知识图谱。
阅读约 7 分钟通过一项测试对六种智能体记忆工具进行排名：它们能否处理已被修改的事实？
六种智能体记忆工具面临一项测试：它们能否应对事实的变化？Zep、Cognee、Mem0、Letta、LangChain Memory以及普通的向量存储，以及它们各自的适用场景。
阅读约 7 分钟Claude Code的上下文与内存内部机制，作为LangGraph智能体重新构建
Claude Code 如何构建 API 调用、运行子智能体并压缩长会话，以及如何在 LangGraph 中借助检查点机制和内存文件重新实现这些功能。
阅读约 11 分钟AI智能体记忆并非数据库：应当保留、检索与遗忘什么内容。
为何智能体记忆属于相关性问题：上下文、记忆、状态与RAG有何不同，应存储什么内容，如何界定范围，如何管理其时效性并进行审计，以及为何遗忘也是一种特性。
阅读约 11 分钟2026年的AI智能体记忆技术：Mem0、Letta、Zep与各类云平台的对比分析。
2026年智能体记忆技术概览：CoALA记忆类型、Mem0、Letta、Zep，云服务产品、基准测试、数据污染风险，以及何种设计适用于何种任务。
阅读约 30 分钟一种具有溯源功能的四层记忆架构，专为人工智能智能体设计
短期记忆与长期记忆的分离、四层结构（缓冲层、情景层、语义层、程序层）、存储选择、异步写入，以及防止内存污染的机制。
阅读约 23 分钟为何智能体记忆基准测试具有误导性，以及如何利用自身数据进行评估
代理记忆基准测试因有缺陷的答案键和评分标准而产生误导。应单独测试信息检索能力，并加入近期性、回避行为及遗忘检测。
阅读约 15 分钟为何编码智能体的记忆应仅保存差异部分，以及如何存储这些差异。
编码代理的记忆应仅存储模型无法猜测的内容。每条记录需要四项测试，存储则需要三项，以及为何 Markdown 在 Git 中适用。
阅读约 18 分钟
常见问题
关于这些文章
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