用途：为 LLM 对话构建持久化记忆系统，使 AI 助手能跨多次、跨较长时间记住用户，并在合适时机回忆、遗忘与呈现相关信息。资料强调记忆不只是存储，更关乎检索、相关性与上下文。
主要能力：涵盖短期记忆、长期记忆、实体记忆，以及记忆持久化、记忆检索、记忆整合等能力。
主要模式：分层记忆系统，为不同用途设置不同记忆层级；实体记忆，存储并更新关于实体的事实；记忆感知提示，将相关记忆纳入提示词。
反模式（应避免）：记住一切、没有记忆检索、使用单一记忆存储。
限制与风险：记忆存储无界增长会导致系统变慢（高严重度，建议实现记忆生命周期管理）；检索到的记忆与当前查询不相关（高，建议智能记忆检索）；一个用户的记忆被另一用户访问（严重，需严格用户隔离）。
相关技能：与 context-window-management、rag-implementation、prompt-caching、llm-npc-dialogue 配合良好。具体安装命令、收费与平台信息暂未提供。