记忆相关技术文章

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TencentDB Agent Memory v2.0.0：把团队记忆接到 Claude Code，PersonaMem 48% → 76%

TencentDB Agent Memory v2.0.0：把团队记忆接到 Claude Code，PersonaMem 48% → 76%
2026-10-08 20:01:27
腾讯云开源的 TencentDB Agent Memory v2.0.0，把对话、文档、代码沉淀成 Chat Memory、Skill、Wiki、CodeGraph 四类可复用记忆资产，并用 Memory Hub 的 ACL 可见性与 Agent 装配做治理。本文给出 Docker 三件套（memory-core/memory-hub/proxy）的部署命令、端口、环境变量与 Memory Proxy 接入 Claude Code 的双协议细节。
AI Agent Docker 自托管 Claude Code 记忆系统治理 2.0 决策记忆团队事件

运维智能体能自动到什么程度：信通院三级分级与 Azure SRE Agent 对照

运维智能体能自动到什么程度：信通院三级分级与 Azure SRE Agent 对照
2026-10-01 00:04:06
信通院《运维智能体（SRE AGENT）能力要求》把成熟度分三级：初始级只采集、全面级分析且需人工审批、优秀级才自主执行与迭代。本文用这份标准对照 Azure SRE Agent 的实现，讲清三种运行模式、五个扩展点、工具级 allow/request/deny 与 RBAC 治理，以及为什么自动执行能不能上生产，取决于审批护栏而非模型能力。
SRE Agent 运维智能体 AIOps 故障自愈根因分析多智能体协同感知华为自愈蚂蚁大会拓扑记忆

Agent-Native 架构：一个 action 定义，如何被 7 类入口消费

Agent-Native 架构：一个 action 定义，如何被 7 类入口消费
2026-09-29 00:03:20
拆解 Agent-Native 架构与 BuilderIO/agent-native 框架：用一条 defineAction 让 UI、Agent、HTTP、MCP、A2A、CLI、定时任务共用同一契约，附 Yjs CRDT 协作层的 updatedAt 门控对账、lead client 选举与 SSE+2s 轮询回退实现细节，并给出协议适配进核心层的取舍。
Agent Native AgentNative defineAction Action TypeScript MCP A2A CRDT Yjs Agent架构记忆

MiMoCode：终端里的编码 Agent，用 MEMORY.md + SQLite FTS5 把项目记忆跨会话留住

MiMoCode：终端里的编码 Agent，用 MEMORY.md + SQLite FTS5 把项目记忆跨会话留住
2026-09-26 00:04:40
MiMoCode 是小米开源（XiaomiMiMo/MiMo-Code）的终端原生编码 Agent：用 MEMORY.md、checkpoint.md、notes.md、tasks 进度加 SQLite FTS5 做跨会话记忆，build/plan/compose 三种模式，内置四个确定性 workflow 与 20 个 skills。附安装命令、配置文件路径、压缩点配置与自定义 OpenAI 兼容端点写法。
终端 Agent Terminal MiMo Code 终端智能体持久记忆 Workflow 引导记忆助手

prodagent：把多 Agent 协作拆成 5 个原语，再用 4 维硬预算按住它

prodagent：把多 Agent 协作拆成 5 个原语，再用 4 维硬预算按住它
2026-09-24 00:04:29
多 Agent 工作流选型先定协作原语：prodagent 把协作拆成「共享状态 × 激活策略」两个正交轴，给出垂直委派、横向接力、Ensemble、Blackboard、WorkQueue 五个原语，并落到四维硬预算、断点续跑、五级上下文压缩与统一通信底座等生产工程点。
多 Agent 工作流 prodagent AI LangGraph 编排框架生产级拓扑实战记忆 DAG

NVIDIA NemoClaw：构建记忆驱动的 Chief of Staff Agent，准确率达 90.9%

NVIDIA NemoClaw：构建记忆驱动的 Chief of Staff Agent，准确率达 90.9%
2026-09-06 16:26:55
NVIDIA介绍用NemoClaw构建记忆驱动的Chief of Staff Agent。核心是self model——人类可读的结构化知识层，以Markdown页面记录人员、项目、优先级、工作模式，定期审查新活动并整合反馈。SQLite账本记录义务、排名、用户纠正、审计事件（追加-only）。设计原则：证据与判断分离（用户可检查和纠正判断）、意图门控（优先与用户声明优先级相关的义务）、确定性代码执行关键逻辑（层级大小/溢出/排名）、用户纠正更新可读偏好策略。运行时用NVIDIA OpenShell沙箱，凭证在沙箱外。Agent Memory Benchmark评估：整体准确率82.8%→90.9%，变更事实追踪60%→100%。适用于行政助理、项目管理、知识管理、决策支持。
NVIDIA NemoClaw AI Agent 记忆 self model Chief of Staff 企业Agent OpenShell

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