MemGPT：当有限上下文开始像一台需要管理的计算机
本文探讨了论文 MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems 中提出的记忆管理机制，分析了如何在固定上下文窗口下有效处理长期对话和长文档。通过分层存储和函数调用…
上下文工程
A-MEM：让 Agent 的记忆在经历中持续组织
从结构化笔记、动态链接与记忆演化出发，拆解 A-MEM 的完整机制，并与 RAG、Agentic RAG 和 MemGPT 对照，核对实验支持与仍待解决的问题。
Agent 的三层记忆：对话怎样留下画像与事件
以 mineclaude 为例，说明对话怎样生成用户画像与历史事件，后续任务如何读取和筛选这些记录，以及当前实现的验证边界。
重拾 GraMMA：从三个模块理解图上的多模态 Agent
围绕结构化子图探索、关系视觉对齐和轨迹反馈，结合论文原图与公开源码，解释 GraMMA 怎样从问题走到答案，以及哪些设计尚未在实现中闭合。