2025年，AI记忆研究迎来了一个关键转折点。 Turing Post整理了8份关于AI记忆的重磅资源，涵盖了从理论框架到系统实现的完整图景。这份清单值得每一位关注AI发展的人收藏。| 帖子 核心资源包括： - Memory in the Age of AI Agents - Pinecone创始人Edo Liberty访谈：When Will We Give AI True Memory? - Memories AI联合创始人访谈：Why AI Intelligence is Nothing Without Visual Memory - From Human Memory to AI Memory: A Survey on Memory Mechanisms in the Era of LLMs - Rethinking Memory in AI: Taxonomy, Operations, Topics, and Future Directions - Cognitive Memory in LLMs - MemOS: A Memory OS for AI System - MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems 讨论中涌现出几个深刻洞见： 第一，记忆正在从被动存储转变为主动系统层。它不再是功能特性，而是基础设施。正如有人指出：没有结构化记忆（情景记忆、潜在记忆、操作记忆），AI智能体只能是反应式系统。真正的飞跃不在于模型规模，而在于经验如何被存储、压缩和复用。 第二，统一的分类体系是关键突破。你无法在没有命名问题空间的情况下开始构建。这些研究完成了命名工作，真正的建设才能开始。 第三，无状态执行是架构死胡同。没有记忆，每次交互都是冷启动；有了记忆，才能实现复合智能的时间积累。一位开发者分享：他的智能体运行时保持完整会话状态——过去的邮件、信息流历史、用户模式，这才是让AI从基础任务走向复杂问题解决的关键。 第四，现在的核心问题已经不是如何存储，而是如何决定什么应该积累、什么应该遗忘。 当然也有冷静的声音提醒：在为这些进展欢呼之前，我们必须审慎评估这些洞见如何转化为实际应用。如果不解决伦理问题，不确保记忆系统是增强而非操纵人类体验，我们可能只是在增加复杂性，而非实现真正的进步。 2026年，混合方案（向量数据库+结构化记忆）很可能成为主流。记忆，正在成为AI智能体的真正分水岭。