Agent 记忆系统要先做成本账本，再谈长期智能
arXiv:2606.06448 把 Agent memory 从结构设计推进到系统工作负载表征：写入构建、检索、生成各自承担不同成本。生产系统需要用 phase-aware profiling、容量治理、调度策略和收益指标证明记忆层不是更贵的上下文。
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工程架构
MemGuard：长期记忆系统要把事实、事件和规则分开治理
从 arXiv:2605.28009 MemGuard 看，长期记忆的可靠性问题不只来自检索召回不足，也来自把稳定事实、情景事件和操作规则混成同一种证据。生产 Agent 记忆层需要类型边界、关系图、查询路由和可审计的组合策略。
AgentIR：长期记忆检索需要控制面，而不是固定 RAG 管线
从 arXiv:2605.25092 AgentIR 看，长期对话记忆的读路径不是普通向量检索：索引会持续增长，查询类型会在会话内漂移，dense 通道并不总值得运行。生产 Agent 记忆层应该把检索策略、时间分区、延迟预算、来源治理和写入状态分开设计。
AI 记忆系统正在变成基础设施，而不是提示词技巧
从 2026-04-28 的 agentic-db 发布和 n8n Memori 社区节点看，长期记忆正在向数据库、工作流和托管平台下沉；真正要评估的是写入治理、召回路径、遗忘机制和可观测性。