用途：为 LLM 对话构建持久记忆系统。资料将其定位为记忆系统专家视角，强调记忆不仅是存储，更关乎检索、相关性与上下文。
主要能力（能力项）：short-term-memory、long-term-memory、entity-memory、memory-persistence、memory-retrieval、memory-consolidation。
模式：分层记忆系统（不同记忆层级用于不同目的）、实体记忆（存储并更新关于实体的事实）、记忆感知提示（在提示中包含相关记忆）。
反模式：不要记住一切、不要缺少记忆检索、不要使用单一记忆存储。
注意事项（Sharp Edges）：记忆存储无界增长会导致系统变慢（高严重度，建议实现记忆生命周期管理）；检索到的记忆与当前查询不相关（高，建议智能记忆检索）；一个用户的记忆被另一用户访问（严重，建议严格用户隔离）。
相关技能：context-window-management、rag-implementation、prompt-caching、llm-npc-dialogue。
限制：资料未提供具体安装命令、代码实现、收费方式或平台要求，暂未提供。