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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。
自从大型 Transformer 模型逐渐成为各个领域的统一架构，微调就成为了将预训练大模型应用到下游任务的重要手段
给大模型加上第三种记忆格式，把宝贵的参数从死记硬背知识中解放出来！
工具使用（Tool Use）和个性化记忆（Personalization Memory）是目前AI Agent最重要的基础设施