用途：Evo-Memory 为迭代式研究提供持久学习层，让每个从构思到实验的周期所生成的知识能影响下一周期，避免重复错误、重新发现已有模式。
主要能力：维护两个结构化记忆存储。构思记忆 M_I（/memory/ideation-memory.md）记录研究方向，分“可行方向”与“失败方向”，每条含方向名、一句话摘要、证据、分类（可行/实现失败/根本失败）与日期。实验记忆 M_E（/memory/experiment-memory.md）记录研究策略，核心含数据处理策略与模型训练策略，并扩展架构策略与调试策略，每条含策略名、适用情境、证据、通用性与日期。
三种演化机制：IDE 在 research-ideation 完成第 5 步后触发，从锦标赛结果提取可复用方向写入 M_I；IVE 在预算内无可执行代码或方法劣于基线时触发，用论文提示与五问诊断区分实现失败与根本失败并更新 M_I；ESE 在 experiment-pipeline 四阶段全部成功且通过门禁后触发，从轨迹日志提炼策略写入 M_E。
使用方式：新周期开始时读取两个记忆文件，构思阶段按余弦相似度取 top-k_I=2 注入 M_I，实验阶段取 top-k_E=1 注入 M_E；检索可人工比对摘要与检索标签，环境支持嵌入工具时可用其处理更大记忆库。每次演化后生成报告存至 /memory/evolution-reports/cycle_N_type.md。
适用场景：需要跨周期积累研究方向与实验策略的科研工作流，尤其是与 research-ideation、experiment-pipeline 配合使用时。
限制：资料未提供具体安装命令、依赖环境、收费与平台信息；记忆需定期修剪陈旧条目，旧策略不可盲目套用，须核对记录情境与当前问题是否匹配。