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继上贴, agent 记忆框架记忆条数超过 10000 后出现老年痴呆问题,我想我解决了

lynn1su · 2026-09-09 16:53 · 0 次点赞 · 2 条回复

继上贴: https://v2ex.com/t/1235793

目前我的解决方案是: 同时部署以下记忆框架: 1.MemOS 2.metamem 3.openviking 4.hindsight 5.Second Me 6.Text2Mem 7.Letta 8.ReMe 9.memU 10.TencentDB-Agent-Memory 11.mem0 12.cognee 13.Graphiti 14.Supermemory 15.Memori 16.LangMem 17.A-MEM 18.LightMem 19.EverMemOS 20.Acontext 21.Memento 22.Memobase 目前分别部署在 5 台服务器上,防止被一锅端了

然后我搭建了一个汇总的 MCP 架构,分别有四个工具: 健康状态,查找记忆,新增记忆,删除记忆

这个 MCP 链接这 22 个记忆框架,目前每个记忆框架里的记忆都是一模一样的

新增记忆:我的 agent 写入一条记忆到这个 mcp ,这个 mcp 会分别存入每一个记忆框架里 查找记忆:我的 agent 会通过关键字向 mcp 发送命令来查找记忆,mcp 从这 22 个记忆框架中提取记忆,然后返回,返回到 mcp 端后,通过 LLM 汇总整理,返回给我的 agent ,这样记忆再也不会存进去了找不到了。 健康状态:每小时检查 22 套记忆框架的状态 删除记忆:mcp 自动给这 22 套记忆系统发送删除某条记忆的命令

汇总整理的 llm 我目前用的阿里 coding plan ,用 qwen3.7 plus ,感觉挺聪明的。现在再也没有老年痴呆症状了。

2 条回复
lynn1su · 2026-09-09 16:58
#1

嵌入模型是我本地部署的 embedding 模型

qianfengzongheng · 2026-09-09 17:08
#2

你这个成本好高,我们能不能通过记忆的定期整理、总结和摘要,从而维持记忆数量的一个上限?类似于 redis 的 AOF 的重写做法一样,也类似于自己生活中物品断舍离一样。

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作者: lynn1su
发布: 2026-09-09
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