memory-layers

2026年年中持续学习现状与未来展望的概述，涵盖记忆方法（包括外部记忆、状态内记忆和权重更新），并分析了TTT、Titans和Dragon Hatchling等各类模型。

本帖子讨论了使用知识图谱构建统一记忆层的最佳实践，强调将实体解析（命名）与去重（身份）分离，以避免图污染。还重点介绍了使用像 PrefectIO 这样的编排工具，通过检查点和缓存来管理昂贵的 LLM 提取管道。

反思在AI Agent系统中经过数月生产后切换记忆工具的隐藏成本，与切换模型的微不足道形成对比。