颠覆 AI 编码体验，Coding Agent 记忆系统开源了!
不知道你在用 AI 编码助手的时候，有没有遇到过这种糟心体验。最近我一直在拿 Claude Code、Codex 做项目迭代，越用越发现一个现实难题：AI 写代码、排 bug、跨文件改逻辑的能力已经很强，但只要新开一轮对话，之前所有的项目积累仿佛直接清零。
「中英双语」2020年两会记者会，王毅都讲了哪些精彩语句？
来源:海外网【海外网5月25日|全球@中国两会】应十三届全国人大三次会议新闻中心邀请，国务委员兼外交部长王毅于2020年5月24日（星期日）下午3时，在人民大会堂新闻发布厅举行记者会，就“中国外交政策和对外关系”回答中外记者提问。
规则式记忆为何输给学习型？——MemoraX评测58.0分
如果你一直在关注 AI Agent 的进展，大概率听过类似的说法——“RAG 解决不了记忆问题，它只是把信息翻出来，不负责判断什么该记住、什么该忘掉。”
3小时高并发开发得分提升500%，日常开发也能复用吗？
当主流 AI 编码工具还在解决“怎么帮你想起来上一句说了什么”，MemoraX Code 的 Procedure Memory 已经试图回答一个更根本的问题：从你过去几个月甚至几年的开发轨迹里，究竟什么经验值得下一次直接复用？
天大教授创业，以可学习记忆为底座，他要推动AI迈向经验时代
但当 AI 开始以智能体的形式持续工作，任务从几分钟延长到几小时、几个月甚至更久，一个越来越现实的问题开始出现:如果智能体无法记住过去发生过什么、哪些尝试失败过、用户习惯怎样工作，它又如何真正从经验中学习?
如何让【模型本身】具有记忆：存入参数
在我们使用 Agent 的时候，经常会把 Skill 越写越多、越写越长，希望把这些记忆和所有可能用到的东西都放在 Skill 里。
天大教授创业，以可学习记忆为底座，他要推动AI迈向经验时代丨对话郝建业
来源：市场资讯（来源：DeepTech深科技）大模型正在变得越来越聪明，但它们仍然很容易“忘事”。对于一个只需要完成单轮问答的模型，这或许不是大问题。
让 Coding Agent 开始「记住过去」：MemoraX Code 的长期记忆系统
但只要进入长期开发，一个反常的问题很快就会出现:Agent 越来越会写代码了，却还是常常像第一次来到这个项目。
MemoraX七项领跑，只因把记忆做成了学习问题？
表面上看，MemoraX在AML首期榜单上七项维度全部领跑，是拿了张漂亮的成绩单。但真正让行业震动的，不是分数本身，而是它证明了一件事：过去两年整个AI记忆赛道主流玩家押注的“外挂型”技术路线，可能从一开始就错了边界。