Agent 记忆比重训更重要
hey_abusiddik · x · 2026-07-17
@mem0ai 联合创始人兼 CEO 在 Vector Space Day 分享：持续学习不是训练问题，而是记忆问题。
核心观点是，Agent 在需要重训之前，先要有可用的记忆层：
- Weights：稳定、通用的能力，比如技能和推理模式
- Memory：和特定用户/团队/组织相关的内容，要求快速、可检查、可回滚、可迁移
他给出一个 5 步记忆循环：
> observe → extract → retrieve → act → forget/update
这套方法来自 mem0ai 的生产经验；mem0 本身是开源 memory layer，并运行在 Qdrant 之上。
所属事件:Mem0创始人称Agent持续学习是记忆问题(2 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 柏林 DevDay 前夜黑客松 250 名开发者齐聚用 Codex 造物 — paw_lean · 2026-10-26
- 开发者吐槽：脱离 harness 的 API 模型「裸奔」时笨得让人想哭 — madeofAjala · 2026-10-26
- HarnessMM 论文：缓存已定决策,Agent Token 消耗降 88% 成功率反升 — omarsar0 · 2026-10-26
- 微软展示用 Copilot App 与 Foundry 搭建跨 Teams/Outlook 的意图识别 Agent — marlene_zw · 2026-10-26
- 求推荐可穿戴录音麦克风：要长续航，接自己转写和 MCP — altryne · 2026-10-26
- 工程师身份危机蔓延:多智能体系统正在重定义软件工程问题 — rakyll · 2026-10-26