近期，基于大语言模型的智能体（LLM-based agent）在学术界和工业界中引起了广泛关注。对于智能体而言，记忆（Memory）是其中的重要能力，承担了记录过往信息和外部知识的功能，对于提高智能体的个性化等能力至关重要。
你说：“帮我列下今天的会议日程。” 它迅速回复：“9 点产品部，11 点市场部，下午 2 点财务汇报。”——完美。
随着大模型应用场景的不断拓展，其在处理长期对话时逐渐暴露出的记忆局限性日益凸显，主要表现为固定长度上下文窗口导致的“健忘”问题。
我们常把LangGraph、RAG、memory、evals等工具比作乐高积木，经验丰富的人知道如何搭配使用，就能迅速解决问题
自Agent火了以后，有关"记忆"的框架如雨后春笋般涌现，但绝大多数仍是为"单兵作战"设计，难以适应需要复杂协作、信息交互量暴增10倍的多智能体系统（MAS）
该项目来自百家 AI，是北京邮电大学白婷副教授所指导的研究小组， 团队致力于为硅基人类倾力打造情感饱满、记忆超凡的智慧大脑。
，即使是最强大的大语言模型也有"健忘症"！但现在，Supermemory提出的创新解决方案横空出世，声称只需一行代码，就能让任何AI拥有"无限记忆"能力。这到底是怎么回事？今天我们就来一探究竟！
聊完就忘？当下多数AI助手和开发工具各自独立运行，会话结束上下文即消失，严重影响了使用体验和效率。
AI能像人类一样不断从经验中学习、进化，而不仅仅依赖于人工标注的数据？测试时强化学习(TTRL)与记忆系统的结合正在开启这一全新可能！
Agentic AI 的 3 要素是：tool use，memory 和 context，围绕这三个场景会出现 agent-native Infra 的机会。
