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提出CogMem认知记忆架构，基于PEC²F图谱将对话记忆从被动检索转为主动重构，在LoCoMo和LongMemEval上取得多跳、时序和知识更新任务的良好表现。
Hindsight 是 Vectorize 开源的 Agent 记忆系统，超越简单的聊天记录检索，通过 Retain/Recall/Reflect 三个动作让 Agent 从过往经验中形成新判断，支持 Claude Code、Codex、Cursor 等，并内置 MCP Server。
CharacterMemory 是一个受神经科学启发的开源 AI 角色记忆系统，能够基于情绪、时间新近度和关联关系检索信息，具备世界/情绪追踪、日常习惯与日历管理功能，提供 WebUI，并可轻松集成到现有代码中。
作者发布了 Memoria 1.0.0，这是一个本地优先、模型无关的记忆系统，可用于 LLM 应用，无需 GPU 或云端 API 密钥即可运行。在 Intel Celeron N4020（3.7 GiB 内存）上进行基准测试，该系统在 LongMemEval-S 上采用并行的 FAISS、BM25、图检索、短语匹配、属性检索和时间检索，并结合多信号排序，取得了 89.8% 的 Recall@1 和 99.6% 的 Recall@50，可通过 PyPI 安装。
ChipMEM 引入一个面向EDA代理的验证基础内存层，通过从经过验证的工具交互中提炼可重用技能，并使用贝叶斯统计指导将技能转移到未见过的任务中，从而提升RTL设计性能。
LightMem-Ego，一个用于AI眼镜以视觉/音频流记住日常生活的系统，已进行重大升级，具备新功能和实时演示。
本文介绍了EmbodiedMemory-Bench，一个用于评估长时程具身任务中记忆的基准测试，并提出了Embodied-Memorizer，一个具有8B策略模型的外部记忆系统，以增强代理性能。
本文提出 SpeakerMem-R1，一个以说话者为中心的双轨记忆系统，用于多方对话，解决了消息归属和关系理解的瓶颈。它在 EverMemBench 和 LoCoMo 等基准测试中取得了最先进的结果。
一个用于个人AI的本地、基于文件的长期记忆层，存储带有时间戳的原始对话日志，支持时间优先搜索，并在不进行总结的情况下保持完整上下文。
文章阐述了向量搜索中的后置过滤租户作用域如何导致代理记忆系统泄露数据，并建议在写入时设置作用域以防止跨租户数据暴露。
本研究对比了AI代理中的记忆系统与完整对话历史在模拟天数内的表现，显示记忆系统可将上下文令牌减少23-62倍，在个人事实召回上效果相似或更好，但在数字数据和特定细节（如标识符）上表现不佳。
本文提出了一种基于Markdown的AI代理记忆系统，该系统使用简单的文件存储和编辑规则，性能超越复杂的内存运行时，确保准确且有来源的事实检索。
一名工厂工人使用Ollama上的Gemma 4 31B构建了一个自主AI实体，具备自我认同、记忆和博客，通过开源框架展示了个性化AI交互。
Garry Tan 发布了针对gbrain的新评估。gbrain是一个面向AI代理的开源检索层，展示了在记忆读写方面的最新性能，且无需LLM-in-loop检索。
一个开源项目能够将任何LLM转化为在浏览器中说话、移动和反应的3D角色，并具有情感状态和关系记忆，完全可定制且免费使用。
团队正在淘汰Membrane系统，转向更强大的Meron，其核心突破在于引入“意义原子”概念，通过存储原始信息和多形式表征，实现灵活且强大的AI记忆。
作者为AI智能体构建了一个名为fireweed的记忆层，它使用确定性代码来验证主张与证据，防止幻觉并实现可审计、可证明的记忆删除。
本文介绍了加权记忆树，一种为LLM智能体设计的层次化记忆系统，它能动态保留重要信息，将任务准确率提高9.97%，并将提示词使用量减少32.8%。
本文介绍了StateMemBench，一个用于评估LLM智能体记忆系统中状态追踪的基准测试，并提出了StateMem，一种提高长交互中当前状态准确性的方法。