OpenContext：把 Agent 记忆变成可治理的上下文资产
从目录、manifest、检索、写回和隐私边界出发，分析 OpenContext 如何为现有编程 Agent 建立可治理的长期上下文层。
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#Agent Memory
共 6 篇文章
TencentDB Agent Memory：Agent 记忆不该平铺成向量库
基于 TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory 仓库，解析 L0-L3 分层记忆、短期符号化卸载、本地优先和可追溯记忆架构。
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TencentDB Agent Memory：长期 Agent 真正需要的是可追溯记忆
从个人 Agent 和独立开发视角，分析 TencentDB Agent Memory 的 L0-L3 分层、本地优先、短期卸载和使用边界。
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TencentDB Agent Memory 怎么看：本地长期记忆、符号卸载和 L0-L3 分层
TencentDB Agent Memory 的分层记忆和本地优先，解决的是长任务里反复解释、日志太多和证据链太乱的问题。
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OpenViking：企业 Agent 真正缺的是上下文数据库，不是更长 prompt
OpenViking 用 Context Database 统一管理 Agent memory、RAG、skills、sessions 和 MCP 访问，适合企业级上下文治理。
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Hermes Agent 的 /learn 真正厉害的地方，是把经验编译成可验证 Skill
/learn 不是简单记忆增强，而是把代码、文档、手册和历史材料提炼成可执行、可测试、可复用的 Skill，让 Agent 开始沉淀长期经验。
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