@MindfulReturn: 如果你想快速搭建一个自己的极简agent 那么只需要pi agent + reMEM这两个就可以了 Pi 负责"怎么做"，ReMEM 负责"记住什么"。 Pi 的 Agent 循环 + 工具系统 + 事件流，和 ReMEM 的事件溯源 +…
摘要
这篇推文介绍了如何用 pi agent 和 reMEM 快速搭建极简 AI agent，分别负责执行和记忆功能。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/23 22:17
如果你想快速搭建一个自己的极简agent 那么只需要pi agent + reMEM这两个就可以了
Pi 负责“怎么做“，ReMEM 负责“记住什么“。
Pi 的 Agent 循环 + 工具系统 + 事件流，和 ReMEM 的事件溯源 + 分层存储 + 语义检索，不是两个独立系统被强行拼在一起——它们是同一个 TypeScript https://t.co/dcGrJLq9a8
相似文章
@aehyok: 最近刚用 Pi，真的挺喜欢它的极简和高度自由，能让我随心搭配 由于刚上手，带着初步体验和查阅了文档 我简单整理了一下Pi Agent 到底提供了哪些最基础的功能 1、首先就是一个完整的 Agent 循环 调模型、执行工具、把结果交回模型，…
作者分享了刚上手 Pi Agent 的体验，梳理了它提供的基础功能：完整的 Agent 循环、read/bash/edit/write 四个默认工具、内置 grep/find/ls 等可选工具、内置 MCP 支持、兼容 Claude Code 的 SKILL.md 格式与 CLAUDE.md 读取，以及多模型切换、会话分叉、上下文压缩等能力，认为 Pi 是一个极简、高度自由的 Agent 底座。
@WY_mask: 给各类 AI 编程助手打造持久化记忆引擎 http://github.com/rohitg00/agentmemory… 在后台静默记录代码修改和上下文 自动提取并压缩成结构化记忆 节省长上下文带来的 Token 消耗 关联过去的信息，随…
agentmemory 是一个为 AI 编程助手提供持久化记忆的开源工具，能静默记录代码修改和上下文，自动提取并压缩成结构化记忆，降低 Token 消耗，并支持 Claude Code、Codex 等多种主流平台。
我的智能体配置的三个部分：持久记忆、自我改进和协调
作者分享其 AI 代理工作流设置的博客文章，围绕三大原则：持久化记忆（版本控制的技能库与 AGENTS.md/CLAUDE.md 约束）、递归式自我改进（授权代理在任务中修补记忆文件）以及可扩展并行化（通过协调工具管理文件写入范围以避免冲突）。
@Xudong07452910: Agent 记忆最危险的时候，往往是它太相信过去。 很多 Memory Agent 找到相似经验后，会直接把它塞进上下文。但任务相似，不代表当前状态相同，旧经验有时反而会把决策带偏。 这篇论文提出 MemHarness，把 Agent 使…
MemHarness 提出将 Agent 记忆从简单回放改为基于当前状态的重构，通过 GRPO 端到端训练，在 ALFWorld 和 WebShop 上显著提升成功率。
@Easycompany333: 给大家安利一个我的Agent记忆体系 我半个月前给Agent单独创建了一个项目，是专门为Mac生成记忆的，分为多层记忆： 1. 全局记忆：原则就是Agent的工作模式 2. 项目记忆：针对每一个项目的特定记忆，独立不想户污染 3. Fou…
作者分享了自己为Agent创建的多层记忆体系，包括全局、项目、Founder和活动记忆，并拓展出工作记录、规划、查询和自动化报表功能。