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每个生产环境的智能体团队最终都会构建同一个东西：一个无限增长的记忆存储、悄然退化的检索性能，以及在用户报告智能体引用了他们的旧工作、已弃用的 API 或三个月前取消的项目后，一场疯狂的冲刺来添加遗忘功能。业界已经在赋予智能体记忆上投入了巨大的努力。更困难的工程问题——对记忆进行垃圾回收——才是真正的生产可靠性所在。

与软件垃圾回收的类比不仅仅是隐喻。智能体记忆系统面临着同样的根本张力：你需要回收资源（上下文预算、检索相关性），同时不能销毁仍然可达（语义上与未来查询相关）的数据。解决这个问题的算法与你的运行时已经使用的算法惊人地相似。