生产环境中 AI 代理记忆系统在数月后会出现什么问题？

代理记忆在数月生产使用后如何保持？我正在研究团队如何处理 AI 代理的长期记忆，特别感兴趣的是基本记忆设置运行后会发生什么。例如，初期存储和检索记忆似乎相当直接。但在数月交互后，我想象你会开始处理诸如：不再正确的历史信息、关于同一实体的多个记忆、来自不同会话/代理的冲突信息、知晓哪个版本的事实是最新的、实体间关系变得重要、决定应保留什么与丢弃什么、在多个代理间共享知识等事情。对于那些实际在生产中运行代理的人：随着系统增长，记忆方面出现了什么困难？你是否使用诸如 Mem0、Zep、LangGraph、向量数据库、知识图谱或自定义系统等工具？如果你在使用记忆框架，哪些部分你仍然需要自己构建？我特别想知道那些在生产中实际出问题或变得棘手的事情。