用途：管理智能体记忆块，是智能体状态的基础。适用于查看或更新自身记忆块、查看修改子智能体（scout、coder）记忆、审计记忆占用、在需要大规模重构时调用 memory 智能体，以及创建新块或删除旧块。
两种方法：
- 记忆文件系统（自身，推荐）：把记忆块当作 markdown 文件编辑，路径为 ~/.letta/agents/agent-c770d1c8-510e-4414-be36-c9ebd95a7758/memory/system/，Read 与 Edit 工具可直接操作这些文件，更改会自动同步。
- Letta API（子智能体）：使用 letta_client 的 Letta 客户端，通过 agents.blocks.list 列出块、agents.blocks.update 更新、agents.blocks.create 创建。
已知智能体 ID：central 为 agent-c770d1c8-510e-4414-be36-c9ebd95a7758；scout 为 agent-e91a2154-0965-4b70-8303-54458e9a1980；coder 为 agent-f9b768de-e3a4-4845-9c16-d6cf2e954942；memory 为 agent-8c91a5b1-5502-49d1-960a-e0a2e3bbc838。
审计占用：进入记忆目录后统计各文件字符数并计算占比，可用给出的 for 循环脚本按大小排序输出。
调用 memory 智能体：仅用于大规模重构而非日常编辑，使用 Task 指定 agent_id、subagent_type、model 与 prompt，例如 agent_id="agent-8c91a5b1-5502-49d1-960a-e0a2e3bbc838"、subagent_type="general-purpose"、model="opus"。
最佳实践：小而定向的更新优于整体重写；一个块只承担一个用途；更新前先查看当前值；归档已完成条目而非不断累积；每个会话都做碎片整理，而不是每周一次。
限制：资料未说明 API 之外的环境依赖、权限范围、失败处理或费用信息。