LLM 工程 · Agentic System · Harness Engineering

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系列：Agent 記憶系統深度解析系列，共 6 篇，依順序排列。看全部文章

Source Code Memory 01：誰決定什麼值得記——Agent 記憶的四種寫入模式想讓 Agent 記住重要資訊，卻不知道「誰來決定值得記」這個問題應該怎麼設計？八個開源記憶系統給出了四種截然不同的答案，從 LLM pipeline 自動判斷到 agent 自己決定。這篇拆解四種寫入模式的工程邏輯，以及 context compaction 發生時為什麼第三層強制補救是所有系統都繞不開的問題。

11 分 2026-05-14

Source Code Memory 02：記憶怎麼被找到——四種搜尋模式與 Write-Search 耦合 Agent 記憶系統要選 BM25、vector search 還是 hybrid，這個決定不是獨立的，而是由你寫進去的內容決定的。這篇說明寫入模式如何鎖定搜尋策略、paraphrase 問題在 write time 還是 search time 解決各自的代價，以及為什麼 retrieval granularity 的選擇本質上是一個賭注。

13 分 2026-05-14

Source Code Memory 03：Agent 記憶住在哪裡——Storage 選擇是部署假設為 Agent 記憶系統選 SQLite 還是 PostgreSQL，這不只是技術偏好，而是在宣告這個 Agent 為誰服務、部署在哪裡。這篇說明 8 個系統的 5 種儲存格式如何各自鎖定搜尋能力與部署假設，以及 storage、search、deployment 為什麼是三個綁在一起無法獨立選的決策。

7 分 2026-05-14

Source Code Memory 04：怎麼判斷哪個記憶系統強——Benchmark 數字的陷阱看到 mempalace 96.6%、mem0 93.4%，直接下結論哪個記憶系統更強？這兩個數字測的根本不是同一件事。這篇說明 R@K、MRR、NDCG 三個 retrieval 指標各自問什麼、LoCoMo 和 Needle in a Haystack 哪個 benchmark 對哪種系統有利，以及怎麼根據你的設計決策判斷哪個數字才對你有意義。

6 分 2026-05-14

Source Code Memory 05：記憶活多久——8 個系統的生命週期設計 Agent 記憶系統不只要設計「存什麼」和「怎麼找」，還要決定「活多久」。如果你不確定記憶應該偏向新鮮還是重要、衰減應該在寫入時還是搜尋時發生，這篇拆解 8 個系統的 lifecycle 設計，從 Hotness 公式到 Ebbinghaus 衰減到 frozen snapshot，幫你看清各種選擇的代價。

11 分 2026-05-14

Source Code Memory 06：K8s SRE Agent 的記憶設計——真實場景的技術選型 K8s 環境的資訊時效性差距極大：pod status 幾分鐘就過期，error pattern 卻永遠有效。如果你在設計 SRE Agent 的記憶系統，不知道哪些資訊該存、哪些存了反而有害，這篇把 write、search、storage、lifecycle 四個決策串進一個具體的 K8s 場景，給出可落地的選型答案。

9 分 2026-05-14