🏷️ Long-term Memory

Agent 的数据面概念扫盲-建立技术侧认知体系

本文深入解析了 Agent 数据面的核心概念，将其比作操作系统的内存管理单元。文章详细阐述了 Context Engineering 的演变、Session/Thread/Profile 的架构差异，以及 Session Memory 与 Long-term Memory 的区别。作者还重点介绍了 Hermes 中的 Memory 设计方案、SQLite FTS5 与 BM25 算法原理，以及向量检索与关键词检索在 RAG 中的混合应用，旨在为开发者建立一套完整的 Agent 数据面技术认知体系。

构建永不遗忘的智能体：从基础到向量与图谱混合记忆方案

文章深入探讨了LLM智能体的“记忆”难题，指出单纯增加上下文窗口无法解决“迷失在中间”效应及会话遗忘问题。作者基于认知科学框架，分析了从Python列表、Markdown文件到向量检索各阶段的局限性，强调构建兼具持久化、语义理解和关系推理能力的记忆层至关重要，最终引入了一个能够整合向量、图谱和关系存储的开源解决方案。