用途：为 AI 产品设计记忆系统，解决跨会话记住用户偏好、历史上下文与项目知识的问题，并控制记忆的创建、检索、应用、更新与删除。
主要能力：围绕生命周期管理与边界控制两条轴展开。生命周期含创建（强制创建或选择性创建）、检索（每轮对话注入相关记忆）、应用（静默影响回复而不显式引用）、更新（允许用户编辑或删除）。类型化记忆可区分用户偏好、交互反馈、项目上下文、参考文档等类别，各自设定创建触发条件、存储格式与过期策略。边界控制包括定义敏感记忆类别、跨上下文隔离、提供记忆查看与管理机制。
使用方式：先定义记忆类型体系，再确定创建策略与触发器（显式“记住这个”加隐式偏好检测），编写静默应用规则与反面示例，设计敏感记忆处理与编辑删除机制，最后选择存储策略：文件型（如 MEMORY.md 索引，透明可编辑）、结构化存储（高性能检索）或向量存储（大规模语义检索）。
适用场景：需要跨会话个性化的对话产品、长周期编程 agent、教育类个性化教学等。
限制：不适用于纯一次性对话、可用简单 system prompt 解决的场景，也不能替代知识库或 RAG。常见失败模式包括记忆过度引用、敏感记忆泄露、记忆膨胀、记忆冲突以及缺乏透明性；未设计删除或编辑机制就上线会损害用户信任。具体实现细节与接口定义暂未提供。