MEMORY ENGINEERING
7天精通
Agent 记忆系统
从「无状态提示」到「有状态智能体」的记忆工程范式跃迁。 让 Agent 超越上下文窗口，构建持续学习、经验累积、个性演化的智能系统。
FIG.0 — 记忆分层流转：输入 → 感知缓冲 → 工作记忆 → 短期存储 → 长期固化（部分遗忘，部分巩固）
「记忆即身份，检索即推理。」
上下文窗口是 Agent 的显存，向量库是它的海马体，
知识图谱是它的语义网络，反思机制是它的元认知。
7 天之后，你写出的不再是 chatbot，而是会记住、会反思、会演化的系统。
初级 · 让 Agent 记住
熟悉基础 LLM 调用，想让 Agent 记住用户偏好和对话历史的开发者。
中级 · 企业级 RAG + 记忆
需要构建客服、个人助理、研究 Agent 等生产级记忆系统的 AI 工程师。
高级 · 自适应记忆架构
设计记忆与推理融合、多 Agent 记忆共享与团队记忆机制的系统架构师。
站点结构
学习 · 7天渐进式路径
Day 1 认知架构 → Day 2 上下文工程 → Day 3 向量记忆 → Day 4 知识图谱 → Day 5 压缩与反思 → Day 6 多Agent团队记忆 → Day 7 生产级架构。每天 Morning / Afternoon / Evening 三段，含代码实战与每日挑战。
技能 · 记忆实验室 Memory Lab
五个可交互沙盒：记忆分层可视化器、检索对比沙盒（向量 vs BM25 vs 混合 vs 图谱）、记忆质量分析仪、多Agent记忆模拟器、反思与摘要工坊。Token 预算仪表盘实时监控。
社区 · 协作生态
7天打卡墙、记忆架构诊所、领域 Schema 模板市场、「记忆马拉松」等挑战赛、Character.AI / Replika / Copilot 企业案例拆解、论文共读会（NTM 2014 → HippoRAG 2024）。
全部资源 · Memory Ecosystem
Letta / LangGraph / Mem0 / Zep / LlamaIndex 等记忆框架对比表，里程碑论文索引（Generative Agents、MemGPT、Reflexion、HippoRAG），8 项记忆系统评估指标，官方文档与生态链接。
7 天速览
每天一个主题：基础 → 核心 → 进阶 → 生产部署。点击进入当日完整课程。