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人工智能 #TencentDB#AI Agent#Agent Memory#LLM#长期记忆#短期记忆#RAG

TencentDB Agent Memory：AI Agent 长短期记忆机制与接入思路

TencentDB Agent Memory 为 AI Agent 提供长期记忆和短期记忆能力，让智能体能记住用户事实、偏好和任务上下文。围绕它的核心机制、评测数据、接入方式和落地风险，系统讲清 Agent 记忆模块该怎么设计。

发布于 2026-06-04
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#长期记忆#Heartbeat#Cron#AgentToAgent#Agent Eval

用 OpenClaw 构建可自我迭代的银行客户经理 AI 助手

OpenClaw 可以用身份文件、长期记忆、Heartbeat、Cron 和 Skill 组合出一个能收集反馈、反思并更新自己的专属智能体。围绕银行客户经理助手场景，讲清核心文件设计、自我迭代闭环、跨 Agent 测试和评估 Skill 的落地方式。

发布于 2026-03-27
人工智能 #OpenClaw#AI Agent#长期记忆#Embedding#SQLite#sqlite-vec#FTS5#混合检索

OpenClaw 双源记忆系统：从存储结构到检索调用

OpenClaw 将智能体记忆拆成动态会话日志和静态长期记忆，并通过 Markdown、JSONL、Embedding、sqlite-vec 和 FTS5 构建可持久化、可检索的记忆系统。重点讲清它如何写入记忆、索引记忆、召回记忆，以及为什么有了记忆层后 token 成本仍然不低。

发布于 2026-03-19
人工智能 #MemOS#OpenClaw#Agent#长期记忆#RAG#SQLite#向量检索

MemOS OpenClaw 插件：给 Agent 增加长期记忆与技能沉淀

MemOS 为 OpenClaw 提供本地长期记忆、技能沉淀、团队记忆 Hub 和可视化管理面板。它能把对话中的调试经验、部署流程和技术偏好沉淀成可检索、可复用的记忆与 Skill，减少重复上下文输入。

发布于 2026-03-10
人工智能 #Deep Agents#LangGraph#AI Agent#多智能体#长期记忆#上下文管理

Deep Agents：面向复杂多步骤任务的多智能体架构

Deep Agents 是构建复杂 AI Agent 的多智能体框架，适合处理长期运行、多步骤规划、文件系统上下文、子代理协作和持久记忆等任务。内容围绕它解决的问题、核心机制、适用场景和上手方式展开。

发布于 2026-02-04
人工智能 #MemOS#AI Agent#大语言模型#知识库#RAG#长期记忆

MemOS 入门：把 AI 长期记忆和知识库分开管理

MemOS 把 AI 应用里的长期记忆、知识库、工具调用轨迹和上下文调度拆开管理，避免每次对话都从零开始。这里讲清 MemOS 与传统 RAG 的区别、核心架构、记忆类型以及接入知识库和对话循环的基本做法。

发布于 2026-01-20
人工智能 #LangChain#deepagents#LangGraph#Agent#Milvus#向量数据库#Middleware#长期记忆

用 deepagents 构建长任务 Agent：规划、文件系统、子 Agent 与 Milvus 记忆

deepagents 是 LangChain 面向长周期任务推出的 Agent 框架，核心能力包括任务规划、文件系统访问和子 Agent 委托。通过 CompositeBackend 与 Milvus 结合，可以把临时工作区和跨会话长期记忆分开管理，减少上下文膨胀带来的成本和失控问题。

发布于 2025-11-25
人工智能 #Mem0#Milvus#RAG#向量数据库#LangGraph#长期记忆#图谱记忆

用 Mem0 和 Milvus 构建具备长期记忆的 AI Agent

Mem0 可以为 AI Agent 提供跨会话的长期记忆能力，Milvus 负责持久化存储和检索语义向量。这里会讲清 Mem0 的记忆机制、它和 RAG 的区别，以及如何结合 DashScope、LangGraph、Milvus 和 Kuzu 构建带长期记忆与图谱记忆的 AI 应用。

发布于 2025-09-17