什么时候用 RAG，什么时候用 LLM Wiki，什么时候用纯文本记忆——一个 Agent 记忆选型框架

Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000

做 Agent 系统的人迟早会撞上这个选择题：用户的数据往哪放，下次对话怎么记住？

目前工业界有三条主流路线——RAG（向量检索）、LLM Wiki（结构化知识注入）、纯文本上下文记忆（CLAUDE.md / Cursor Rules 模式）。三条路各有拥趸，但选错的代价很大：RAG 做轻了是噪音生成器，纯文本做重了是 token 焚化炉。

这篇给出一个可以直接用的决策框架。

三种方案一句话定义
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方案	核心机制	代表产品/模式
RAG	向量检索 → top-k 片段 → 拼入 prompt	Mem0, Zep, LangChain RAG, Cursor Codebase Index
LLM Wiki	结构化文档 → 全量或按需注入 system prompt	Claude Projects, GPTs Knowledge, Notion AI
纯文本上下文	Markdown/文本文件 → 直接拼入 system prompt	CLAUDE.md, Cursor Rules, AGENTS.md, Devin Knowledge

关键区别不在于"存哪里"，而在于检索方式和注入时机。