最近真觉得Agent-Memory 是个宝藏方向！看不少同学在搞Graph管理记忆，比如Graphti这玩意儿——直接给智能体叠Buff：Agent+Memory+Graph+MCP，用知识图谱抓对话里的复杂关系，还能高效存东西、找记忆，贼实用。还有前阵子火的Memo0，也是靠图结构增强记忆框架，建知识图谱理清对话逻辑，长期记忆扩展性还强⭕为什么说Agent Memory值得去做？
✨当下智能体是 AI 落地的主力，但单靠加长上下文并不可持续——越长越慢、成本越高。这时记忆管理就成了痛点：怎样更省空间地存？如何更快命中关键？怎么把记忆之间的脉络理清？例如 Graphiti 把 P95 检索延迟做到 300ms，并用混合检索尽量在查询阶段绕开 LLM 调用。
✅Memory机制： 模仿人类分段阅读+全局整合的认知模式；线性时间复杂度，告别传统二次方增长动态更新记忆，越用越智能。
❣ 所以今年做大模型落地的同学，确实该把这条线当重点。不论是工程架构、企业赋能还是技术升级，踩准 Agent-Memory 的节奏，往往比埋头加班更有效。
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