代理記憶問題剛剛被解決了。它免費而且使用起來很簡單。

這個專案叫做 mempalace。
想法很簡單：
大多數記憶系統都試圖判斷什麼重要，然後進行摘要，只保存那些內容。
mempalace 做的事情是：
先把一切都存起來，接著讓它可以被搜尋。
與其像這樣抽取資訊：
•「用戶偏好 postgres」
•「專案使用 graphql」
然後把發生實際推理的對話丟掉，
它會完整保留原始的對話往來逐字內容，並使用語意搜尋，之後在需要時找回正確的記憶。
所以你保留的是「為什麼」，而不只是摘要。
它是如何運作的：
> 所有內容都保留在本地
> 它把你的資料存到 ChromaDB
> 它把記憶整理成一種他們稱為「宮殿」的結構
> 然後你的代理在需要時就能搜尋這些記憶
如何使用它：
1. 安裝 mempalace
2. 在你的專案中進行初始化
3. 挖掘你的聊天 / 文件 / 程式碼庫
4. 透過 MCP 把它連接到你的 AI
5. 從那時起，你的代理就能在需要時自動查詢你過去的決策
他們也聲稱：在 LongMemEval 的 raw 模式下，本地可達 96.6%，且零 API 呼叫。
所以大致就是：
• 本地記憶
• 沒有雲端
• 沒有訂閱
• 不會因摘要而破壞上下文
• 只有在你的代理需要時才進行完整回溯記憶
老實說，這就是代理記憶正確的方向。