用途：为 chat() 调用添加服务端记忆，实现跨回合、跨会话的召回，例如“记住上次告诉你的内容”，或按用户、按线程保存上下文。仅需保留最近消息时不要用它，那属于 chat() 的 messages 数组。
主要能力：记忆适配器是一个契约，包含 recall 和 save 两个动作。recall 决定相关性并渲染 systemPrompt，也可返回 tools 与 toolGuidance 让模型直接控制记忆；save 负责把原始回合（user、assistant）抽取为持久化内容。中间件在模型运行前召回进系统提示，回合结束后延迟保存。
使用方式：从 @tanstack/ai-memory 引入 memoryMiddleware，并传入 adapter 与 scope。scope 可为静态对象或基于 ctx 的函数，应从可信会话状态在服务端推导。选项还包括 role（默认 recall+save，或 save-only）以及 onRecall、onSave 遥测回调。示例：memoryMiddleware({ adapter: memory, scope: (ctx) => { const session = getSession(ctx); return { threadId: session.threadId, userId: session.userId } } })。
适配器：inMemory() 与 redis() 按 threadId 加可选 userId/tenantId 精确匹配；hindsight() 使用 bank {tenant|}{user}{threadId}；mem0() 使用 user_id 与 run_id，无 tenantId；honcho() 使用 session {tenant|}__{threadId}。自定义适配器需实现 recall/save 并通过 @tanstack/ai-memory/tests/contract。
限制与安全：MemoryScope 是隔离边界，包含 threadId、可选 userId、tenantId、namespace，绝不能信任客户端提供的 userId/threadId，必须在服务端从会话或鉴权解析；若从请求体接受线程 id，使用前须校验其属于当前会话用户。记忆失败不致命：recall 或 save 抛错会发出 memory:error，运行以降级记忆继续，流式不会被阻塞，保存失败也不会导致回合失败。开发工具通过 aiEventClient 发出五个事件，负载只含适配器 id 与片段/回执数量，不含完整记忆文本。