从 RAG 检索增强到多层级状态演化，AI memory 系统崛起 - AI memory 系统正从短期响应向长期交互演进，为智能体注入持续经验能力 [2] - MemoryOS 采用层次化存储架构，将对话 memory 分为短期、中期和长期三层，通过 FIFO 和分段分页机制实现动态迁移 [2] - MemGPT 借鉴操作系统思想，将固定长度上下文视为主内存，通过函数调用在主上下文和外部存储间分页调度，支持大文档分析和多轮会话 [2] - ChatGPT Memory 采用检索增强生成（RAG）方式，通过向量索引检索用户相关信息并注入模型输入，实现对用户偏好和历史信息的记忆 [2] - RAG 侧重外部知识库检索和静态知识注入，依赖向量索引 [2] - AI Memory 注重状态持续性，需维护多层级 memory 架构并管理时序与优先级，结合删除或压缩机制调度有限资源 [3] - RAG 与 Memory 可互补，RAG 增强知识性，Memory 固化对话经验和连贯性 [3] 从模态融合到隐私权限，AI memory 正面临哪些挑战 - AI memory 系统面临静态存储无法演化、多模态多 Agent 协同混乱、检索扩容冲突等技术挑战 [4] - 需解决层级和状态过滤缺失、企业级多任务权限控制、隐私可控性弱等问题 [4] - 挑战驱动 memory 系统向更智能、更安全、更高效方向演进 [4]