memory · 5 篇文章
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TencentDB Agent Memory、OpenViking、ai-memory、CopilotKit 学习型 Skill、XERJ、Graphify 和腾讯 Hy-Memory 写入模型都叫「agent 记忆」，答的却是四个不同的问题：这一步窗口里放什么、跨会话记住这个人什么、团队共享什么、做过的事怎么变成下次的做法。本文按四层拆开，对照上下文四种坏法、写入路径、真源格式和信任边界，最后给一套按症状选型的决策框架。
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解读 UC Berkeley arXiv:2609.38866（CICM 基准）：偏好改了、新值也在上下文里，模型仍常答同一变量的旧值，作者称之为 stale binding。探针显示新值读得出，是选错而不是忘了；注意力漂移与单层推导解释旧值为何能合力胜出。GPT-5.6 Sol 在 2,048 步日志上 9/40、给快照 40/40——附 AI 记忆与 agent 状态管理清单。
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解读 arXiv:2609.27334 JitMem：多数 agent 记忆在写入时蒸成固定反思/技能，查询未知就不可逆丢信息；读时再按当前任务合成 payload，可用即时任务成功训 curator（如 GRPO）。相对最强写入基线 ALFWorld/WebShop/τ²-bench 成功率 +16.2/+16.3/+3.9；未训练 curator 也有竞争力。
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解读 arXiv:2609.23986 Jev-Mem：把记忆的组织/检索/停取拆成 System One 控制面，对照站内 Jev 决策与 Growing Harness「控制沉代码」；核对 LoCoMo 有效性与效率数字，并给出可复用设计清单。
阅读 →拆解 affaan-m/ECC：它如何用 Skills、Hooks、Instincts、Memory Vault 与 AgentShield 做性能/记忆/安全优化；哪些适配 Claude Code、Codex、Cursor；企业可抄什么、哪里仍是路线图与宣传。
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