用途：在回答可能涉及过往经验的问题前，先检索历史对话记忆，避免重复造轮子或重犯旧错。核心原则是“先搜索，再重造”。
主要能力：通过 search-conversations 子代理或 episodic-memory 的 MCP 工具（search、read）检索并读取历史对话，综合出 200-1000 字的可执行结论，并附来源指针，便于用户回看原始对话。相比加载原始对话，可节省 50-100 倍上下文。
使用方式：Claude Code 用 Task 工具，subagent_type 设为 "search-conversations"，description 写“Search past conversations for [topic]”，prompt 写明具体查询与关注点（决策、模式、坑点、代码示例等）。Codex 若有 search-conversations 代理则同样派发；否则直接用 MCP 工具：先用 episodic-memory search 搜索，再用 read 读取前 2-5 条结果，最后综合并附来源。opencode 同理，无本地搜索代理时直接用 MCP 工具。直接使用 MCP 工具时保持上下文精简：先搜索，只读前 2-5 条相关对话或行范围。
适用场景：需要回忆过往决策、理由、模式、解决方案、坑点或项目背景；任务与之前解决、调试、评审、发布或规划过的内容相似；需要重复某工作流且可能有既有步骤或坑点；卡住时；用户提到“上次”“之前”“我们讨论过”“你实现过”“为什么我们……”“你还记得吗”等历史信号；在凭记忆猜测或说“不知道”之前。
限制：不要先搜索当前代码库结构（应先用 Grep/Read 探索）、当前对话中已有的信息，或在尚未理解任务前搜索。若当前对话已能回答，则无需检索。资料未提供具体安装命令、收费与平台支持细节。