本文来自PRO会员通讯内容，文末关注「机器之心PRO会员」，查看更多专题解读。 近年来，AI memory 系统经历了从简单检索增强生成（RAG）到多层级状态动态演化的变革。智能体不再满足 于即时响应，而是尝试保留经验、动态调度记忆，并实现多模态、多智能体间的语义协同。与此同时，语义 「污染」、上下文压缩、检索瓶颈和隐私隔离等新挑战也在驱动 memory 技术不断创新和迭代。 目录 01. 从 RAG 检索增强到多层级状态演化，AI memory 系统崛起？ 检索增强生成（RAG）与持续状态 memory 机制之间有哪些异同，如何实现互补？多层级 memory 架构如何有效支持短期与长 期上下文的动态迁移与压缩？ 1、近年来，多项 AI Memory 项目相继涌现，AI memory 系统正在从「短期响应」向「长期交互」演进，为智 能体注入了「持续经验」能力。 2、比如 MemoryOS 提出了一种层次化存储架构，将对话 memory 分为短期、中期和长期三层，并通过对话 FIFO 和分段分页机制在这些层间动态迁移和更新 memory。[2-1] 3、MemGPT 则借鉴操作系统思想，将固定长度的上下文视为「 ...