坦白讲我一直在尝试使用各种Agent 产品但我用的真的不好。这真不是我谦虚每次看到网上各种大神教程讲述自己的Agent 有多深刻了解自己仿佛自己肚子里的蛔虫的时候屏幕前的我只能不禁感叹真是一样的米养百样的人。而我养出来的人就像上面这个图一样不仅在我屡次教导无果之后还妄图尝试让我自己亲自动手干活。还真给你翻了天了难道一开始我以为是它的脑子不好然后我就给它换模型但我换来换去发现不管咋样效果还是不太行。每天0点过5分的定时任务在我强调多次之后还能让我在第二天的早上5点才收到一条消息。。。这种时候我就特别能理解当年读书的时候老师怎么教都教不会我的心情。。。后来有一天我在看一本叫《设计心理学》的书里面有一个概念的区分叫头脑中的知识和**外界知识。它提出了一个观点**大意是精准行为不一定要求所有知识都在脑子里知识可以分布在脑中、环境中、约束中。所以我当时一下子就联想到我正在养的Hermes 如果大佬们总喜欢把Agent 比作和人一样的话那是不是我给Agent设计的外部环境还不够好导致它表现不佳而根据我的理解这个外部环境对于Agent 来说其实也就是它的记忆环境。 和人一样它的经历、总结、反思、提升都来自于这个外部环境。所以在我翻遍了各个Agent 的记忆实现方式之后我找到了MemOS Local Plugin 2.0这个记忆插件。目前这个项目在Github已经有9.4k star了。 https://github.com/MemTensor/MemOS/tree/main/apps/memos-local-plugin它目前支持OpenClaw 和 Hermes。所以为了尝尝鲜我特意弄下来给我的马试试看看还能不能医好它。一行命令就可以安装curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/MemTensor/MemOS/main/apps/memos-local-plugin/install.sh | bash这个脚本会自己去寻找你的机器上是否安装了龙虾和Hermes。两个插件都用这一行命令一行命令安装配置好之后会看到一个链接点开之后就可以看到之后自己与Agent 对话所产生、沉淀的记忆展示情况了。然后我们需要配置好首页展示的这三个模型嵌入模型、摘要模型和技能进化模型。为了效果好我们尽可能还是要选择效果比较好的模型。比如我自己这里embedding 模型配置的是Qwen3-Embedding-8B然后摘要模型和技能进化模型都配置的是DeepSeek。选DeepSeek 懂的都懂响应又快效果又好还便宜。让我们一起感谢梁圣这里要注意的是Agent 对你的记忆是聊出来的。所以光配置完成如果你不多聊聊这个插件是不会显示关于你的任何记忆的。一定要多聊聊啊朋友们。我先讲讲这个记忆工作台。 因为了解了这个工作台不同模块的作用你也就对整个记忆插件的工作原理更加多了解一步。整个工作区其实就分为记忆、任务、经验、环境认知和技能。我们一个个说。记忆其实很好理解就是你和Agent 对话过程的记录的提炼。比如我曾经问过它我关注了哪些股票你就会在这里看到它时怎么提炼这段对话作为记忆的。接下来是任务板块。每个任务都是一段聚焦的对话。点进去可以看到说过什么以及是否生成了经验或技能。你就可以看到我框出来的这一条它其实已经帮我升级成一套技能了。因为这个简直就是我日常最常用的一套工作流就是丢个我看到还不错的链接内容给Agent先让它帮我大致了解一下在讲什么看看有没有价值深入去写觉得内容还不错的我就会让它帮我用放到多维表格中作为一个选题池子。这样的任务基本进行了78次之后它就会自动帮你从任务升级成技能。 而技能MemOS Local Plugin 2.0 对它的定义就是从成功任务中沉淀出来、可以重复调用的能力。天老爷经过成功任务的沉淀积累后终于再也没跑出报错来了。日常经常跑的任务它沉淀出来的技能写的非常清楚分为元数据、和调用指南。而且每个技能下方都会有对应的经验来源以及证据锚点也就是我们的对话记录。这样一来所有的任务、技能都是有据可依的。说了任务、技能其实还有经验也是非常重要的一个板块。如果说任务是人每天都干的事情技能是人通过每天干这一个事儿久而久之学会的东西那经验其实你可以理解为时间长了Agent 就知道遇到相类似事件的时候该做什么不该做什么。我举一个日常的一个工作中的小case来说。就是无论是自己日常开发或者看一些别的项目或者是写文章的时候我都可能会进行多方面的比较他们的相同点或者是差异性。以前这活肯定是自己干但是现在有了Agent 之后都是它干。但是如果是一个不了解你的Agent就像第一天来报道的员工一样它会经常get 不到你关注的重点在哪里。但只要你跟他指导过一次它就会自动给你更新一下记忆。其实我一开始在对话界面看到这个更新记忆觉得也就正常。 但后来我翻了翻前面配置好的那个记忆后台。在经验这个板块内它自己总结出了一套东西。比如这是它自己总结出的再遇到需要比较技术方案的时候就要触发这个经验推荐应该怎么做而应该避免怎么做。还有我之前跟他brainstorming 选题的角度一通讨论之后跟他说“行吧我再想想”。它也自己总结出了一套经验在我说让我再想想的时候应该怎么回复我。这些经验关联着任务和技能而任务又和技能和记忆相关形成了一个完美的联动闭环。最后还有一个环境认知。环境认知其实是一个非常微妙的东西。它是Agent 对你工作场景的整体认知。 它关联着任务反映的是Agent 对它实际工作任务中的认识相当于这里就是给Agent 的一个主题背景知识免得下次做差不多的事儿又不知道怎么搞了。理解完这些之后你会发现MemOS Local Plugin 2.0把整个记忆系统打造的虽然复杂但是严丝合缝。复杂是因为它其实都把Agent 每一次执行任务交互都当作了一次学习的机会。主打的就是一个执行即学习。严丝合缝是因为做到执行即学习这一步其实需要的是一条非常完整的流水线。从完整的每一步执行链路的捕获、反思问题出在哪一步、归纳并总结再到上升更高维度的抽象和技能提升这一整个环节我越看越眼熟越看越眼熟后来才发现这特么不就跟人类的处理问题的流程一样嘛当然我说起来其实很容易先这样再那样但是背后其实是一整套非常复杂的工程设计要考虑非常多的情况。包括就算Agent 学到了那该怎么用其实也一直是一个大问题。MemOS Local Plugin 2.0 采取的策略是按需注入要行动取 Skill要参考取历史轨迹要做主题规划取环境认知。主打的就是一个对上下文环境的精打细算。而且MemOS Local Plugin 2.0的另一个优势是你可以在不同的Agent 上匹配你的记忆。比如我现在养的还是爱马仕等下次可能又回到了龙虾。虽然Agent 本身变了但记忆没变。只要记忆没变那我就依然还是我还是唐纳德·诺曼的那本《设计心理学》里面有一句话讲的是The power of the unaided mind is highly overrated.独立大脑的力量被严重高估了。这句话放在人身上成立放在 Agent 身上也成立。一个人能稳定做事靠的从来不只是脑子。还要靠笔记、经验、流程、环境、过去踩过的坑以及下一次别再踩进去的提醒。Agent 也一样。我们总以为问题出在模型不够强后来才发现很多时候不是马不行问题出在马厩太烂。当记忆、任务、经验、环境认知和技能真正串起来之后Agent 才不再像一个每天重新入职的新员工。它开始拥有了过去。而一个拥有过去的 Agent才终于有机会参与你的未来。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】