别再迷信大上下文窗口了：Agent 的“假性记忆”与正解
最近看到不少开发者聊大模型的 Context Window，一听到“200 万 token”就兴奋得不得了，脑子里的第一反应全是：“太好了，整个代码库直接塞进去，Agent 就能记住所有东西了！”这种想法，听起来很美好，但本质上是一种严重的架构误区。
小白学大模型——Agent
一、Agent是什么？
写了 1 个月、拆了100+ 篇文档后：终于让 4-Agent AI 装上记忆操作系统
开篇：我第四次重复同一件事时，才意识到问题不在模型那天很晚了，我第四次解释同一条规则："发给我"不是"告诉我生成好了"，而是要直接发附件。对面的 Agent 不是听不懂，它当下都能理解，甚至能复述得很好。问题在于第二天、下一轮、一次 compact 之后，它又像重置了一样。
70年前穿越重重阻碍归国，他的人生是一部传奇的教科书｜校馆弦歌
1955年9月19日钱学森在“克里夫兰总统”号邮轮上补一等舱的票据。（钱馆提供）位于华山路1800号的钱学森图书馆（简称“钱馆”），建筑外形简洁、庄重，远看恰似戈壁滩中的风蚀岩。
Agent记忆系统的设计实践：一张表、一个索引、三套淘汰策略
从会话上下文的简单拼接，到跨会话的长期记忆，再到可被检索的语义知识，一个Agent能记住什么、记住多久、在该忘的时候敢不敢忘，决定了它是玩具还是工具。
70年前穿越重重阻碍归国，他的人生是一部传奇的教科书｜校馆弦歌
1955年9月19日钱学森在“克里夫兰总统”号邮轮上补一等舱的票据。（钱馆提供）位于华山路1800号的钱学森图书馆（简称“钱馆”），建筑外形简洁、庄重，远看恰似戈壁滩中的风蚀岩。
Agent 的长短期记忆系统怎么做的？
开场：一场把"存数据库"问穿的连环追问 你们项目里 Agent 的记忆系统怎么做的，短期和长期分别存在哪？ 短期就是把对话历史存在内存里，长期存数据库，需要时查出来用。 长期记忆"存数据库"？用的什么数据库，怎么查？按关键词全文搜索吗？
Agent 提交的代码没人审查，3个月后才被发现
上周二凌晨两点，我被值班电话叫醒了。生产环境挂了。我花了 40 分钟定位到一个 SQL 查询——全表扫描，没有索引，一张 800 万行的表，每次请求扫一遍。我当时就想：哪个傻X写的这段代码？Git blame 出来的结果让我后背一凉。提交者不是人。是团队的 AI Agent。
LLM Agent 记忆分类及存储设计建议，一文讲清！
最近我看了一张讲Agent记忆分类的图：我感觉它这个分类吧，大方向是对的，但挖得太浅了。所以我就顺着它的逻辑，仔细琢磨了一下，在不同的记忆层面，到底该怎么设计、怎么选合适的组件。先从流程、作用、示例和持续时间这四个角度，跟大家把这几种记忆说清楚：1.