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告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。
给AI全局记忆
作者认同OpenAI‘全局记忆’观点，称其能提升对话连贯性，实现AI成个人助理愿景。介绍OpenMemory项目可存储调用记忆，还提及实现功能的三点做法，看好创业者在该领域机会。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
当 Kanban 不再管理人：Routa Kanban 如何管理 Agent Team
本文探讨了 Routa Kanban 如何管理 Agent Team，指出在 AI4SE 时代，多 Agent 协作进入日常软件交付需建设管理界面与工程护栏。Routa Kanban 把多 Agent 协作推进到‘管理驱动’，其价值在于将隐性约束显性化。
南洋理工、北大、上海AI实验室开源长记忆世界模型
目前世界模型模拟方法在维持长期一致性上有挑战，南洋理工大学、北京大学王选计算机技术研究所、上海人工智能实验室联合开源长记忆世界模型WORLDMEM，介绍了其记忆机制、基础架构、训练技术及检索策略等。
AI记忆革命爆发！Clawdbot如何像大脑般记住一切
2026年初开源个人AI助手Clawdbot引爆社区。它可本地运行、集成聊天平台、自主处理任务，有长时记忆和任务执行能力。AI研究工程师Manthan Gupta复盘其记忆机制原理，涉及上下文、记忆存储、搜索等内容。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题，开源
大模型训练后知识和记忆不再增加，智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源，提出Mem0和Mem0g两种方案，在不同场景表现出色，已获多应用，还提供SaaS服务。
LLM 语境下，「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解？
本期通讯解读 3 个 AI 业内要事，包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题，测试中 HOPE 表现优，但也遭质疑，当前 LLM 研究更关注改善记忆。
UIUC清华微软联合提出PlugMem：当Agent记忆告别「经历」，开始存储「经验」
随着大语言模型Agent长期运行，‘记忆该如何设计’成核心问题。UIUC、清华、微软联合提出PlugMem，将记忆拆分为三类，以知识为单位存储，在三类任务中验证其有效性，为Agent长期记忆设计提供新思路。
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。