[!info] related notes

• 上层入口：Coding Agent MOC、Agent Engineering MOC
• 核心边界：AI Agent Memory Layer、Memory、Context、Knowledge 与 Instruction Files 的边界
• 通用模型：Agent Memory Types & Policies

Coding Agent Memory MOC

知识总览

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[!abstract] 核心认识 Coding Agent Memory 的目标不是保存全部聊天，而是让 Agent 跨会话继续复用仓库事实、架构决策、用户偏好、历史失败和稳定操作经验，同时保持来源、权限、时效和可删除性。

推荐阅读顺序

1. 信息层边界：先分清现场、规则、知识和长期状态。
2. AI Agent Memory Layer：Memory System 的整体职责。
3. Memory Types & Policies：Working / Episodic / Semantic / Procedural 与写入/检索策略。
4. Coding Agent Memory Landscape：公开产品与实现路线。
5. Coding Agent 个人记忆方案：落地实践。

四类常用记忆

Working Memory
→ 当前任务、计划、未完成步骤

Episodic Memory
→ 某次修复、发布或失败发生过什么

Semantic Memory
→ 仓库结构、架构约定、稳定事实

Procedural Memory
→ 构建、测试、发布、排障怎么做

三条实现路线

显式文件化规则

• AGENTS.md、CLAUDE.md、项目 docs；
• 优点：可审阅、版本化、与仓库同行；
• 适合稳定规则和程序化流程，不适合自动积累大量临时事实。

产品内生记忆

• GitHub Copilot Memory
• Claude Code Memory

适合产品内连续体验，但要确认作用域、可见性、编辑和删除能力。

外部 Memory Backend

• Mem0、Graphiti、LangMem
• Roo Code Memory Bank、agent-memory

适合跨客户端共享与结构化检索，但引入新的数据治理和同步复杂度。

写入前检查

• 是稳定事实、偏好、经验，还是只属于当前任务？
• 来源能否验证？
• 作用域是用户、仓库、分支还是会话？
• 是否包含 secret、PII 或不应跨任务传播的信息？
• 旧事实冲突时如何更新、失效或保留历史？

检索前检查

• 当前任务是否真正需要？
• 是否属于同一用户、仓库和分支？
• 是否仍然新鲜？
• 是否会覆盖当前代码和显式规则这一更高权威来源？
• 注入后是否占用过多 context budget？

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