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一文全解析：AI 智能体 8 种常见的记忆（Memory）策略与技术实现

本文剖析8种常见AI记忆方案，如全量记忆、滑动窗口等，分析其原理、特点和适用场景，还给出模拟代码助理解。不同策略各有优劣，适用不同对话场景，能为项目评估、选择和实现Memory方案提供参考。

GitHub CEO托马斯·多姆克在采访中反驳“编程无用论”，认为2025年是编程智能体之年，但未来仍属人类程序员。公司推出多个SWE智能体产品，Copilot用户增长显著，还将评估商业模式，专注打造最佳产品。

蚂蚁数字科技资深技术专家魏长征在AICon大会分享AI Coding实践。指出当前产能提升快，但验证能力可能跟不上，容易引发质量风险。介绍了Harness工程思路及在新项目和存量项目中的应用，还提及AI协作的未来挑战。

对话汤元科技任冬淳，探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系，要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座，为具身智能和智驾提供服务，具身智能是未来重心。

生成式奖励模型（GRM）推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架，将模型不确定性定义为调度信号，按需推理。文章从多维度解读该框架，并展示实验评估结果。

庆应义塾大学徐铭阳和香港城市大学李彦衡发表论文Floating Companion，获ACM DIS 2026最佳论文奖。他们研究软体浮空机器人，探讨其与人的关系、交互可能，虽面临浮力 - 质量循环等挑战，但对其未来充满期待。

Uber运营负责人质疑AI tokenmaxxing成本合理性，米哈游员工一晚烧200万Token。部分公司开始调整，如多邻国取消AI使用绩效评估，Shopify阻止失控消耗。Tokenmaxxing让模型厂商、编程工具和算力相关方受益，盲目跟风企业或成输家。

5月12日，虚时科技与地瓜机器人联合开发的AnySceneGen平台发布，这是面向具身智能训练的仿真空间生成平台。具身智能训练需海量数据，传统仿真数据生产依赖人工，效率低。该平台以模型替代人工，重构生产方式，优势显著。

文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。

4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题，记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0：StarDust技术演进与关键挑战》，梳理技术演进，推出MemOS 2.0 StarDust，还分析实践痛点与演讲亮点。