agents-memory

项目背景

本仓库用于调研和验证企业智能体记忆方案，目标是：在公司内为每个项目组建立一套 AI 智能体记忆的高效收集、共享与调用体系。根仓库保存调研、设计与实验记录；submodules/TencentDB-Agent-Memory 指向个人 fork，作为复现、兼容性修复和后续 PR 的源码工作区。

仓库负责人的方案基本思想记录在 docs/repo-author-comment/comment.md,以较高优先级作为本仓库后续工作的参考:记忆按身份颗粒度管理、按项目上下游披露程度交流、价值由 AI 初步生成而查询人决定颗粒程度、以 MCP 方式经身份登录与项目认证跨级调取。

交互记录

• v1(2026-08-03):「调研一下目前不同智能体在记忆管理方面有哪些尝试……记忆的价值是如何衡量的,提取的方式是什么,如何在每日对话中让有价值的记忆进行自动留存……团队或者项目级别的记忆如何进行共享和更新的?我的目的是在公司中能让每个项目组有一个记忆的高效收集和共享调用。」

→ 产出 Exa 主调研报告(5 子代理,256 来源):docs/exa-results/agent-memory-management-2026-08-03.md

• v1.5(外部输入):引入 GPT 独立报告与评审(docs/GPT/、docs/exa-results/GPT-review.md)、微信分享文分析(docs/kaer-AI-wozi/wxshare.md)、负责人方案思想(docs/repo-author-comment/comment.md)。
• v2(2026-08-06):「调用firecrawl,再调研一次,并重新检查本仓库状态,调研结果放入合理位置。创建根目录README.md。提交一次。」(后追加:参考仓库以 submodule 收录至根目录 submodules/;根目录创建 CLAUDE.md)

→ 产出 Firecrawl 补充调研(3 子代理,71 来源,针对权限/MCP/防火墙/PR 流程缺口):docs/firecrawl-results/agent-memory-supplement-2026-08-06.md;创建本 README 与 CLAUDE.md;形成首次提交所需的调研基线。

• v3(2026-08-06):「开始设计一款适合企业开发项目的记忆管理方案,例如 IC 部门的多人合作开发……可以不绑定在某一个agent框架上……不同agent之间也可达到记忆的个性化共享。可形成一份完整文档,并推荐使用mermaid流程图进行展示。另外加上git在这个流程中的作用……尽量做到无感使用,在调用MCP时就能做到记忆方案。」

→ 产出设计文档:docs/design/2026-08-06-enterprise-memory-design.md(自建 Memory Gateway MCP + Git 双层架构,含 5 幅 mermaid 图、身份披露矩阵、无感读写路径、四阶段落地路线;v0.1 待负责人评审)。

• v4(2026-08-06):「MCP的连接是可以通过设置环境变量的方式来登陆不同项目,而不用在使用agent时进行登陆要求。」