分享一套我在跑 Agent 时踩出来的长期记忆方案。Agent 最大的痛点是「换次会话就清零」，session 里的东西一关就丢，下次还得重新交代一遍背景。我试过三种做法，从简单到复杂都验证过：
markdown 文件当外部大脑。建一个 wiki 目录，session 启动时先读 SCHEMA 和 index，把项目知识、踩过的坑、服务器配置全写进去。关键纪律是「不等压缩、立即写入」——做完决策马上落盘，别攒着等 session 结束，因为 session 可能下一秒就重置。
短期上下文和长期事实分开存。短期（这次会话聊了啥）靠 session 检索，长期（老板偏好、环境变量、工具怪癖）靠 memory 工具。别把「今天修了个 bug」这种一周后就过期的东西写进长期记忆，那只会污染，让真正重要的信息被淹没。
纠错即写入。被纠正一次就立刻记成「错误 → 正确做法 → 教训」三元组。同一个错误出现第二次，说明记忆没生效，要回头查为什么没记住。
核心体会：Agent 变聪明不是靠记住更多，是靠把经验沉淀成可复用的东西。记忆的价值不在容量，在于能不能在你下次犯错之前拦住你。
评论区想听听大家的做法——你们是怎么解决 Agent 失忆的？用了什么框架或工具？
