Files Are All You Need for Agent Memory
PawelHuryn · x · 2026-07-19
这条帖子给出一个面向 agent 的“4 种记忆”实用拆分：
- 工作记忆：当前上下文窗口和运行时状态，不是单独建设的系统，而是通过管理来控制。
- 语义记忆：策略、规则、原则、示例等事实知识，建议放在 Markdown 文件 + index 里，版本化管理，任务前读取。
- 情景记忆：过去运行、决策和结果，作者用 CSV 表格记录，需要筛选或统计时再查询。
- 程序性记忆：可复用步骤与技能，按触发器加载的“文件化技能”。
作者的结论是：很多 agent 场景下，markdown 文件 + 一个 CSV + 上下文窗口 就够了，通常不需要向量数据库、embedding 或服务端；所谓 vector store 更像是超大规模企业检索场景，graph database 也常被“链接起来的 markdown”替代。系统还能通过 agent 把经验持续写回文件，形成迭代。
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