AI 智能体记忆栈详解：记忆类型、设计模式与框架对比

Machine Learning Mastery 发布了一篇讲解 AI 智能体记忆机制的技术文章，介绍工作、情景、语义和程序性四种记忆类型及其存储与检索方式。 文章给出可靠设计策略：写入前评分、按角色限定记忆范围、在决策点检索、记录来源；同时指出全量向量库、自由摘要、无界增长等常见失效模式，并提出用召回率、忠实度等指标评估记忆效果。 文章还对比了 Letta、Mem0、Graphiti、Cognee 四个框架在存储模型和事实更新处理上的差异，并讨论多智能体共享记忆的做法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。