核心观点 - AI记忆是AI Agent的核心底层能力，其价值正从“费用项”转变为“资产项”，相关上游基础设施的价值量和重要性将不断提升 [2] 电子（AI/Agent领域） - AI记忆的定义与作用：在Agent时代，Memory负责跨轮次、跨任务的状态连续性，沉淀“我是谁”的个性画像、“从哪里来”的交互历史及“要到哪里去”的目标与反馈闭环，是支撑上下文连续性、个性化与历史信息复用的底层能力 [2] - AI记忆的分类：通常可分为四类：1) 工作记忆，用于当前任务的临时信息存取与推理（如上下文、KVCache），容量有限但响应快；2) 程序性记忆，是写进模型参数或规则流程里的隐性技能与操作步骤；3) 语义记忆，是对世界与自身的事实知识，常存于外部向量库/知识库；4) 情景（事件）记忆，记录过去经历与决策轨迹（对话历史、任务日志、成功/失败案例），便于复盘与长期改进 [2] - 行业趋势与影响：AI记忆持续扩展模型能力边界，有望促进AI Agent等应用加速落地，其价值正从“费用项”转变为“资产项”，相关上游基础设施的价值量、重要性将不断提升 [2]