RAG 回答「我搜到什么」——记忆回答「关于你，我记得什么」。
Core Technology
基于向量与语义理解进行记忆检索，不依赖关键词匹配，理解用户意图与上下文，召回真正相关的记忆。
记忆与实体、文件、项目等建立图关系，支持按实体扩展召回关联记忆，让「与某文件/某话题相关」的记忆一网打尽。
在语义召回与图扩展结果之上，使用专用 Reranking 模型对候选记忆精排，把最相关、最可信的记忆排在前面，减少噪声、提升精准度。
记忆的更新与提取均基于 Agent 决策：何时存、存什么、何时取、取哪些，由智能体根据对话与任务自主判断，实现「用即学、学即用」的闭环。
针对不同使用场景配备专用记忆提取 Agent：代码上下文、对话偏好、项目背景、文档知识等，各司其职，确保在对应场景下召回既精准又全面，不遗漏关键信息。
How It Works