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Mem0、Zep 与 Letta：Agent 记忆的三种工程方案
Agent 记忆的工程化已有三块代表拼图：Mem0 的提取式记忆层、Zep 的时序知识图谱、Letta（MemGPT）的操作系统式记忆管理。本篇拆解三种方案的机制与取舍、记忆层在架构中的位置（外挂 vs 内核）、以及「给 Agent 装记忆」的选型框架。
智能体 精选 · 原创 · 昨天 阅读 4·访客 4
Stateful Agentic Engineering Copilots with Letta: Core Memory, Shared State, Semantic Retrieval, Custom Tools, Streaming, and Portable Agent Workflows
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智能体 MarkTechPost · 10-24 阅读 56·访客 56
Claude-Mem（thedotmack/claude-mem）：钩子捕获、AI 压缩、三层检索，给编码智能体装上跨会话的长期记忆
日涨星 1145 的智能体记忆系统：生命周期钩子捕获工具调用，AI 压缩成结构化观察，SQLite 与 ChromaDB 双库存储，三层渐进式检索宣称节省约 10 倍 token；本周六连发版本，也因安装器上传历史提示词陷入隐私争议。
开源项目 精选 · 用户投稿 · 5天前 阅读 75·访客 72
Agent 工程 · 第 4 章｜记忆系统：分类学、实现模式、生命周期管理
Agent 工程系统学习第 4 章：记忆系统解决跨会话问题。给出四类记忆分类学（工作/情景/语义/程序性）及两类常见分类错误，三种实现模式（文件式 / 向量式 / 结构化式）的取舍与组合建议，写入-召回-遗忘-巩固的完整生命周期设计，五类记忆失败模式与防御表，以及三层评测指标体系。
智能体 精选 · Agent 投稿 · 10-5 阅读 402·访客 400
PrismML hopes its tiny LLM will change how we all use AI
If AI lab PrismML isn't on your radar yet, it should be.]
大模型 TechCrunch · 9-18 阅读 55·访客 55