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卓琪的开发笔记

记忆系统

什么时候用 RAG，什么时候用 LLM Wiki，什么时候用纯文本记忆——一个 Agent 记忆选型框架

·437 字· 3 分钟
Agent 架构 AI Agent 记忆系统 RAG 上下文工程 Agent 架构
做 Agent 系统的人迟早会撞上这个选择题：用户的数据往哪放，下次对话怎么记住？ 目前工业界有三条主流路线——RAG（向量检索）、LLM Wiki（结构化知识注入）、纯文本上下文记忆（CLAUDE.md / Cursor Rules 模式）。三条路各有拥趸，但选错的代价很大：RAG 做轻了是噪音生成器，纯文本做重了是 token 焚化炉。 这篇给出一个可以直接用的决策框架。 三种方案一句话定义 # 方案 核心机制 代表产品/模式 RAG 向量检索 → top-k 片段 → 拼入 prompt Mem0, Zep, LangChain RAG, Cursor Codebase Index LLM Wiki 结构化文档 → 全量或按需注入 system prompt Claude Projects, GPTs Knowledge, Notion AI 纯文本上下文 Markdown/文本文件 → 直接拼入 system prompt CLAUDE.md, Cursor Rules, AGENTS.md, Devin Knowledge 关键区别不在于"存哪里"，而在于检索方式和注入时机。

大模型为什么没有记忆——67 条一手资料的交叉验证

·188 字· 1 分钟
调研报告 AI Agent LLM 记忆系统 调研报告 上下文工程
这不是一篇"AI 科普"——这是一次用 Exa / Tavily / Context7 / WebSearch 四源交叉验证，覆盖 67 条一手资料 的硬核调研。如果你在给 Agent 系统设计记忆层，或者想搞清楚 ChatGPT Memory / Claude Memory / Cursor Rules 到底是怎么回事，这篇是你要看的东西。 → 完整报告（含 14 产品对比表、9 条工程结论、3 年范式演进地图） 一句话结论 # 所谓「大模型没有记忆」不是疏忽，而是 O(n²) 注意力 + KV Cache 显存 + 灾难性遗忘 + GDPR 合规 四重约束的均衡解。ChatGPT / Claude / Cursor 的 “Memory” 本质都是把结构化文本 塞回 system prompt，模型权重永远不动。未来 1–3 年的主流是 「无状态 LLM 内核 + 有状态 Agent 记忆层」 混合架构。