PagedAttention & RadixAttention
本文深入探讨了 PagedAttention 和 RadixAttention 两种技术。PagedAttention 通过类似操作系统的分页机制管理 GPU 内存，解决 KV Cache 的内部和外部碎片问题，显著提升并发处理能力。RadixAttention 则利用基数树索引缓存的前缀状态，实现跨请求的计算和内存复用，进一步优化推理性能。
🏷️ 内存管理
5 篇如何高效运行 Hermes：内存、技能与自动化
文章介绍了如何通过配置内存（MEMORY.md 和 USER.md）、技能和 cron 任务，将 Hermes 从简单的聊天机器人转变为高效的自进化智能体。通过合理设置记忆、流程自动化和自检机制，用户可以大幅提升工作效率，实现真正的复利效应。
No .md files until Series B：为何生产级 Agent 需要真正的内存层
文章以一个垂直 Agent 创业公司因使用 Markdown 文件管理内存而导致架构崩溃的真实案例为引子，深入探讨了在构建生产级、多用户、多 Agent 系统时，简单文件存储无法解决的五大核心难题：细粒度权限控制、并发写入冲突、时态查询准确性、可追溯的自我改进机制，以及海量数据的检索效率。作者指出，虽然 MD 文件适合早期原型，但一旦系统规模扩大，开发者往往会不自觉地重新发明数据库，这实际上是倒退。
Codex CLI 内存机制详解
文章深入解析了 OpenAI Codex CLI 的内存架构，该工具通过本地 Markdown 文件异步生成和汇总记忆。文章详细介绍了记忆的写入与加载流程，指出其缺乏向量数据库、仅依赖关键词匹配及受限于本地文件系统等局限。最后，文章引入 Mem0 作为解决方案，通过 MCP 协议提供跨机器、跨工具的持久化智能记忆层，解决原生功能在扩展性和同步方面的不足。
你的安全带，你的记忆
文章由 LangChain 创始人 Harrison Chase 撰写，指出代理框架（安全带）已成为构建智能体的主流方式且不会消失。核心观点在于：框架与代理的记忆紧密相连。若使用封闭框架或专有 API，开发者将失去对记忆的控制权，导致严重的供应商锁定效应。文章强调记忆对于个性化体验和数据飞 wheel 的重要性，呼吁开发者使用开源、模型无关的开放框架，以真正拥有并控制属于用户的长期记忆数据。