继上贴， agent 记忆框架记忆条数超过 10000 后出现老年痴呆问题，我想我解决了

[lynn1su]

继上贴： https://v2ex.com/t/1235793

目前我的解决方案是：
同时部署以下记忆框架：
1.MemOS
2.metamem
3.openviking
4.hindsight
5.Second Me
6.Text2Mem
7.Letta
8.ReMe
9.memU
10.TencentDB-Agent-Memory
11.mem0
12.cognee
13.Graphiti
14.Supermemory
15.Memori
16.LangMem
17.A-MEM
18.LightMem
19.EverMemOS
20.Acontext
21.Memento
22.Memobase
目前分别部署在 5 台服务器上，防止被一锅端了

然后我搭建了一个汇总的 MCP 架构，分别有四个工具：
健康状态，查找记忆，新增记忆，删除记忆

这个 MCP 链接这 22 个记忆框架，目前每个记忆框架里的记忆都是一模一样的

新增记忆：我的 agent 写入一条记忆到这个 mcp ，这个 mcp 会分别存入每一个记忆框架里
查找记忆：我的 agent 会通过关键字向 mcp 发送命令来查找记忆，mcp 从这 22 个记忆框架中提取记忆，然后返回，返回到 mcp 端后，通过 LLM 汇总整理，返回给我的 agent ，这样记忆再也不会存进去了找不到了。
健康状态：每小时检查 22 套记忆框架的状态
删除记忆：mcp 自动给这 22 套记忆系统发送删除某条记忆的命令

汇总整理的 llm 我目前用的阿里 coding plan ，用 qwen3.7 plus ，感觉挺聪明的。现在再也没有老年痴呆症状了。

[lynn1su]

嵌入模型是我本地部署的 embedding 模型

[qianfengzongheng]

你这个成本好高，我们能不能通过记忆的定期整理、总结和摘要，从而维持记忆数量的一个上限？类似于 redis 的 AOF 的重写做法一样，也类似于自己生活中物品断舍离一样。

[lynn1su]

@qianfengzongheng #2 成本还好。。服务器都是家里以前的斐讯 n1 盒子+nas 虚拟机

[lynn1su]

@qianfengzongheng #2 我不希望限制记忆数量上限，因为会舍弃部分细节，我不喜欢这种。人脑就会偶尔忘记细节，我不希望我的 agent 也会忘记细节