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Großer Kurfürst

From Agent Traces to Trust

Agent Harness 正逐渐从把一组 Prompt 包装成工作流，发展为把概率模型组织成一个有状态、有边界、有反馈、可验证、可恢复的执行系统

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Agent Memory 技术综述（二）：工程架构、生命周期与安全治理

1. 工程问题：记忆系统到底要解决什么从产品视角看，Agent Memory 让智能体“记得住”。从工程视角看，它要解决的是一组长期状态管理问题：如何判断一条信息是否值得长期保存。如何把原始对话、工具调用和外部事件转成可检索记忆。如何在不阻塞主交互的情况下完成写入和整理。如何把高相关、低噪音的记忆注入上下文。如何处理重复、冲突、过期、隐私和安全风险。如何评估记忆系统对质量、延迟和成本的影响。因此，

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Agent Memory 技术综述（一）：从无状态 LLM 到可演化记忆系统

Agent Memory 把 Agent 从每轮独立回答扩展为持续服务的状态化系统，让 Agent 能够跨轮次、跨会话、跨任务保存并调用历史信息

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长期记忆系统的分层实践：TencentDB Agent Memory

TencentDB Agent Memory 介绍

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Routine

让 agent 在企业多工具、多步骤、强流程约束的环境里，执行得更稳定、更少出错。