搜索
在做 Agent Memory 工程化探索的这几个月里，我经常有种被概念淹没的窒息。图结构记忆、AutoMemory、做梦机制、各种层出不穷的 Memory 框架……整个技术社区似乎陷入了一种每遇到一个新场景就要发明一套新词汇的群体焦虑中。
当 LLM Agent 处理长期对话、多轮交互和复杂文档时，Memory 已经成为不可或缺的核心模块。它帮助智能体保存历史、检索信息、维持个性化上下文，并支撑跨时间的推理能力。
某天，老板让你用 Agent 手搓个自动化流程的小工具，你袖子一撸，信心满满地开干。
多模态Agent最容易制造的一种错觉是：它看过图片，所以它记住了图片。
TencentDB Agent Memory 全球正式开源
4 月 18 日，Elastic 中国 AI 搜索技术大会在北京召开。以下内容整理自 Elastic 全球副总裁肖涵，原 Jina AI 创始人兼 CEO 在会上的演讲。肖涵讲述了 AI 搜索的发展历程以及为什么说在 2026 年做 AI 搜索基本就是在做智能体记忆 (Agent Memory)。
随着新一代主动执行型 Agent（如 OpenClaw、Hermes Agent 等）的爆发，AI 正经历从「被动工具」向「具备自我演化（Self-Evolving）能力的智能体」的范式跃迁。然而，受限于上下文窗口极限与记忆缺失，现有 Agent 难以在复杂任务中实现经验的复用与自我进化。
一条X，直接引爆了机器人圈：装上OpenClaw的宇树人形机器人，竟开始理解空间与时间！机器人第一次拥有「世界记忆」，能记住人、物体和发生过的事——天网，真的要来了？
在过去两年里，记忆（Memory）几乎从 “可选模块” 迅速变成了 Agent 系统的 “基础设施”：对话型助手需要记住用户习惯与历史偏好；代码 / 软件工程 Agent 需要记住仓库结构、约束与修复策略；