Agent Loop 每次循环结束后，其上下文窗口中的对话历史、推理过程、工具调用结果，都会随着会话的关闭而归零。这就像一个每天醒来都失忆的人——昨天你告诉他的项目背景、技术偏好、团队成员，今天他全忘了，你得从头再讲一遍。Memory 系统的存在意义，就是让 Agent 拥有跨会话的持久记忆能力，从“金鱼脑”进化为真正的智能助手。

上一章讲了基础知识，文本可以转成向量，可以根据query进行召回。那在现实场景中怎么存储，怎么搜索呢？

从SQLite里召回的数据有很多，都要保留吗？可能返回的前 5 条结果可能都在讲同一个话题的不同段落——内容高度重复，信息增益有限。或者有的已经是一年前的信息了。

需要先将文本切成片，然后才能做向量化。

说起九品中正制，很多人的第一反应是 “万恶的门阀制度”—— 世家大族垄断了当官的通道，普通人永无出头之日。

说起孙权，很多人第一反应是 “孙十万”—— 带着十万大军打合肥，被张辽八百人揍得满地找牙，喜提 “张八百大破孙十万” 的千古梗。

读到《资治通鉴》里诸葛亮病逝五丈原那一段，心里总会有一种说不出的滋味。

那个时代最耀眼的一批人，几乎都凋零了。

看了书还是要写一些感想的。资治通鉴里人物、故事太多，能给自己留下印象的就写出来。

周瑜强，超级强。

阳谋算的是人心。就是对方明明知道你的意图，但权衡下来，还是只能按你期望的方向走。

最近在看资治通鉴，里面有一段特别典型的故事，完美诠释了什么叫阳谋。

前些日子和一个朋友聊架构方向，聊到了 Local-First 和 Cloud-First 两种模式。所谓 Local-First 和 Cloud-First，核心区别在于 Agent 执行层、数据层、RAG、Gateway 这些模块是放在客户端还是服务端。