搜索
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。
2026年的AI行业，正在出现一种微妙的变化。
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
随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
EverMind 想做点不一样的。这家由盛大集团孵化的公司，定位是为所有AI Agent提供一个通用的"记忆层"（Memory Layer）。它的核心产品EverOS是一套开源的长期记忆系统，开发者可以把它接入自己的Agent，让AI不仅能记住用户的历史对话和偏好，还能像人一样对记忆进行整理、更新，甚至从过去的经验中学习和进化。
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)。
如今的大多数智能体，仍然活在一种「失忆式工作」模式中：每一次检索都是从零开始，每一条推理路径都无法沉淀，每一次失败也不会转化为经验。它们虽能多轮交互，但很难在深度研究中持续变强。
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。