你的智能体没有推理问题，它有记忆问题

📋 概述

作者的多智能体哈利波特游戏「Horcrux Hunt」中，哈利在完美上下文下决策正确率超 95%，真实胜率却只有 23%——100 局失败全部可溯源到同一根因：哈利记错了东西。文章把失败归为四类记忆故障：过期记忆（信号过时被伏地魔搬迁作废）、检索失败（关键信号埋在 6000 token 噪声里）、记忆过载（上下文太慢导致超时）、以及衰减问题（早期重要信号被近期噪声淹没）。核心洞察是「记忆架构即熵管理」，解决方案是三层记忆框架：工作记忆只放当下决策所需、检索记忆用确定性 Python 计算压缩状态、持久记忆存进数据库永不直接进入上下文。