用途：Memory tool 让 Claude 通过工具调用在由你的应用管理的目录中读取、写入和列出文件，从而让智能体在多次会话之间保持持久状态，无需搭建 RAG 基础设施。适合需要记住用户偏好、项目上下文或过往决策的智能体，以及跨会话积累代码库知识的编码智能体、按用户积累历史的支持/助手智能体，也可替代把全部内容塞进系统提示的做法。
主要能力：该工具为服务端工具（由 Anthropic 提供），Claude 可调用它执行 view、create、str_replace、insert、delete、rename 等文件操作；API 只返回工具调用，实际存储由你的应用执行（本地文件系统、S3、数据库支撑的文件系统均可）。
使用方式：在请求中声明工具，例如 tools: [{ type: "memory_20250818", name: "memory" }]，并在应用侧实现 handleMemoryCall 处理各命令。需按用户隔离根目录，例如 path.join(MEMORY_ROOT, userId)，并对路径做沙箱校验，防止 ../ 或绝对路径逃逸。工具使用循环中，当 stop_reason 为 tool_use 时执行对应文件操作，把结果以 tool_result 回传。可在系统提示中约定目录布局（如 user_profile.md、current_project.md、decisions/、conventions.md、blockers.md），并提示智能体在回答前查阅、在重要工作后更新记忆。
限制与安全：必须为每个用户使用独立记忆根，绝不能跨用户共享；应设置每用户容量上限（如 10 MB），避免无限增长；破坏性操作（删除、重命名）前做快照，写入做审计日志；记忆文件可能被间接用户控制，绝不可执行其中内容。常见反模式包括全局共享记忆、无大小限制、无路径校验、逐字转储对话日志、忘记提示智能体查阅记忆。建议使用可持久化、可版本化的后端（如 git 支撑的文件系统），并定期提示智能体压缩和清理自身记忆。
与上下文、RAG 的对比：Memory tool 适合智能体自行整理的结构化状态，缺点是智能体需记得读写；大上下文适合对完整语料一次性推理，但每次调用成本高；RAG 适合超大静态语料，但检索脆弱、难以跨文档综合。当由智能体决定什么值得记住时，Memory tool 更有优势。
资料未提供具体收费、价格与平台支持范围等信息。