Agent 如何记住你
从 Ebbinghaus、H.M.、工作记忆与 engram 出发，重建 Agent 记忆发展史；再对 Mem0、Letta、Graphiti、LangMem、Cognee、MemoryOS 做宣传卖点与实际代码架构对照。
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OpenClaw 记忆实战：向量搜索挂了也能用
OpenClaw 记忆系统的向量检索默认不可用——但 BM25 文本搜索兜底让系统照常运转。当你发现「不配 embedding 也能跑」，到底要不要修？怎么用 NVIDIA 免费 embedding API 零成本补上？这是一篇生产环境的真实记录。
OpenClaw 生产踩坑
从部署到排障，记录 OpenClaw 从启动失败、飞书消息静默吞回复到 production 稳定的全链路实战经验——compaction safeguard、五层排查法、model-harness-fit 与记忆系统对比。
RAG、LLM Wiki 还是纯文本记忆
RAG、结构化知识库、纯文本上下文记忆——三种 Agent 长期记忆方案的成本、延迟、精度和可维护性对比，附决策树。