记忆系统尝试让智能体在不同会话之间保持有状态。它在会话期间把信息持久化到环境中，再在未来会话开始时重新加载进上下文窗口，因此即使用户清空会话，智能体仍能维持一定连续性。
记忆系统分为两部分。写入路径：会话期间，智能体把学到的内容——例如你表达的偏好、关于项目的事实——记录为环境中的文件。读取路径：会话开始时，运行框架把这些文件或其索引重新加载进上下文窗口。许多运行框架自带记忆系统，例如 Claude Code 的 /memory；你也可以自行构建：准备一个笔记目录，再在 AGENTS.md 中加入查阅它的指令。
它面临与所有始终加载内容相同的权衡。记忆会不断累积，因此多数系统只加载一行索引，把正文放在上下文指针之后，而不是全部内联。记忆还属于二手来源，所以会发生漂移：三月记录的事实到了六月，项目明明已经变化，却仍会以同样确定的语气加载。记忆系统和 AGENTS.md 一样，需要定期清理。
用法：
“我一直得重复告诉它，我们使用的是 Postgres，不是 MySQL。”
“接入记忆系统——在第一个轮次把学到的内容写入文件系统，会话开始时再重新加载。模型本身是无状态的，记忆层只是在模拟连续性。”