系列導讀：AI Agent 記憶工程
Agent 記憶不是一個功能，是至少四種不同的工程問題——working、episodic、semantic、procedural。這個十篇系列從分類框架到 coding agent 實作、平台 API、開源框架、安全攻擊面，再到 2026 的趨勢判斷，完整走一遍設計空間。
10 篇文章
AI Agent 記憶工程
為什麼記憶是 agent 工程的核心難題：從 context 滿了怎麼辦到開源記憶框架選型，十篇各自解決一個記憶問題。
四種記憶與六個設計軸：Agent 記憶系統的設計空間
CoALA 框架把 agent 記憶分為 working、episodic、semantic、procedural 四種，但光靠四格分類不夠——同一種記憶在不同系統裡的設計選擇差很大。這篇用六個獨立設計軸（讀取形態、寫入時機、保真度、寫入權、遺忘、範圍）加一條光譜（檔案 ↔ 向量/圖），畫出 2026 年 agent 記憶系統的完整設計空間。
Context 滿了怎麼辦：七種答案，沒有一種是共識
Chroma 的對照實驗證明：就算塞得下，塞滿也會變差。於是各家 coding agent 發展出七種對策——壓縮、換手、剪枝、少載入、隔離、進模型、換單位。Amp 直接移除 /compact，Atlassian 說摘要該是最後手段，Cursor 的 A/B 測出 46.9% token 降幅。三場分歧的根源不是誰對，是各自在衡量不同的東西。
九家 Coding Agent 怎麼記東西：從 CLAUDE.md 到 MemFS
九家 coding agent 的長期記憶走了至少四條路：Claude Code 和 Codex 用 Markdown 檔（agent 寫、人可讀）、Antigravity CLI 繼承 Gemini CLI 的 inbox 核准（agent 提案、人拍板）、Copilot 用引用＋JIT 驗證（28 天沒被驗證就自動刪）。Cursor 把 Memories 拔掉退回純 Rules。Hermes Agent、OpenClaw、Letta Code 則把記憶當成 harness 的核心元件，不只是外掛。寫入時機、遺忘機制、跨團隊共享上的選擇完全不同，而且沒有任何一家公布過記憶功能的對照實驗數據。
五朵雲的記憶 API：OpenAI、Anthropic、Google、AWS、Microsoft 怎麼讓 Agent 記住事情
五家雲平台都在 2025–2026 年推出 agent 記憶 API，但設計哲學分歧明顯：OpenAI 把記憶寫成檔案、Anthropic 把記憶掛載成目錄、Google 用向量加主題分類、AWS 用事件加策略管線、Microsoft 用 context provider 抽象。定價從免費到 $0.75/千筆/月不等，租戶隔離從「應用端自己來」到「IAM 一等公民」都有。
開源 Agent 記憶框架選型：七家拆解與決策指南
七套開源記憶框架分佈在「向量抽取」到「檔案系統」的光譜上：Mem0 一行 add() 自動抽取、Graphiti 用 bi-temporal 知識圖保留矛盾歷史、Letta 讓 agent 自己編輯釘在 system prompt 的 blocks、LangGraph 用 namespace Store 做跨 agent 共享、LlamaIndex 靠 block 優先級控制截斷順序、Cognee 走三種儲存混合管線、Supermemory 強調時態向量圖引擎。這篇整理各自的儲存形式、寫入與遺忘機制、租戶隔離、benchmark 數字，再按四種常見場景給選型建議。
Mem0 完整介紹：替 AI Agent 加上可控的長期記憶
Mem0 是介於 agent 與儲存層之間的記憶服務：從對話抽出值得保留的事實，以 user、agent、run 分區，再於下一次生成前搜尋；優勢是 API 簡單，風險則是抽取錯誤、過期記憶與權限邊界。
OpenViking：把 Agent 記憶做成虛擬檔案系統
火山引擎開源 OpenViking 把 agent 的記憶、知識、技能存成 viking:// 虛擬檔案系統，用 ls、tree、find 就能翻。三層載入（L0/L1/L2）讓平均檢索只用 550 tokens，LoCoMo 記憶準確率從 24–57% 提升到 80–83%。
Agent 記憶的攻擊面：當記憶變成持久化的後門
記憶是持久化的 prompt injection 載體：MINJA 證明只靠對話就能注入記憶（成功率 >95%），SpAIware 示範植入後每次回答都外洩資料。業界兩派防線——引用驗證（Copilot）和人工核准（Gemini CLI / Devin）——各有盲點。
2026 記憶系統往哪走：檔案贏了向量，遺忘才剛開始
2026 上半年 OpenAI、Anthropic、Letta、LangChain 不約而同選了 Markdown 檔案 + 索引取代向量資料庫；寫入權從 agent 交還給人；遺忘機制終於出現但沒人做 Ebbinghaus；LoCoMo 被 Penfield Labs 抓出 6.4% 錯答；三家同時用「Dreaming」指離線記憶整併。五個趨勢，一個結論：記憶不是功能，是架構決策。