给 Agent 装记忆，最容易犯的错，是把“存下聊天记录”当成“真的会记”。这期把 8 个记忆系统放在同一把尺子上，从记忆纵深、检索召回、写回治理、可控迁移、部署成本和生态集成六个维度给出明确座次。
主榜：Hindsight、Mem0、Graphiti、Supermemory、MemOS、Tencent Agent Memory、Honcho、Cognee。
另外给 Letta、AgentMemory、Memorix 三个特别奖。它们分别更接近完整 Agent 运行时、编程过程自动捕获和本地项目记忆，不与通用记忆后端硬放在同一组排名。
本期是基于官方文档、代码仓库、公开 issue 与公开评测的桌面研究和主观判断，不是统一环境下的实测跑分。六项星级用于展示取舍，不做不可复算的精确总分。
时间轴：
00:00 AI 记忆系统从夯到拉
00:23 记忆不等于长上下文或 RAG
00:46 六项评分标尺
01:10 第 8 名 Cognee
01:33 第 7 名 Honcho
01:58 第 6 名 Tencent Agent Memory
02:23 第 5 名 MemOS
02:50 第 4 名 Supermemory
03:14 第 3 名 Graphiti
03:41 第 2 名 Mem0
04:06 第 1 名 Hindsight
04:31 八款总榜
04:54 三个特别奖
05:24 本地效果、部署成本与迁移代价
本期涉及的主要开源项目：
Hindsight https://github.com/vectorize-io/hindsight
Mem0 https://github.com/mem0ai/mem0
Graphiti（开源项目）
Supermemory https://github.com/supermemoryai/supermemory
MemOS https://github.com/MemTensor/MemOS
Tencent Agent Memory https://github.com/TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
Honcho https://github.com/plastic-labs/honcho
Cognee https://github.com/topoteretes/cognee
Letta https://github.com/letta-ai/letta
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