AI coding 的记忆问题一直是痛点。每次新开会话，Agent 就失忆了——…

AI coding 的记忆问题一直是痛点。每次新开会话，Agent 就失忆了——项目背景、架构决策、之前踩过的坑，全都得从头讲一遍。 最近有个叫 Memanto 的开源工具专门解决这个问题。思路很简单：把每次和 Agent 的完整工作会话保存下来，用 AI 自动组织压缩，下次需要时 90ms 内把相关上下文找回来。 它支持 Claude Code、Cursor、Codex、LangGraph、CrewAI 等主流工具。安装也极简，一行 pip install memanto 就行。 技术实现上比较有意思的是，它没有用传统的向量数据库方案，而是通过 AI 压缩 + 高效检索来控制成本和速度。这比直接向量化省资源，同时保证了检索的精度。 这个问题确实是 agentic coding 里一个基础但很疼的问题——上下文的持久化和高效复用。记忆做得好，Agent 才能真正从「一次性工具」变成「长期协作伙伴」。 如果你日常重度使用 AI 写代码，值得一试。