Agent记忆框架怎么选？5大Agent Memory项目工程级横向对比，哪一种才是未来Agent记忆的标准答案 ？

AI Agent 的记忆架构是实现长期任务协作的核心瓶颈，当前主流范式正从简单的无状态交互向结构化记忆管理演进。Text2Mem 通过定义 12 个标准化操作语言与五元 JSON 契约，为记忆系统构建了底层逻辑框架；Mem0 则凭借多工厂模式与双存储并行机制，成为工程化程度最高的中间件解决方案。Letta 引入虚拟内存思想，通过 Gate 版本化与 SleepTimeAgent 实现记忆的深度自制与持续进化；ReMe 强调记忆的透明度，将文件作为记忆载体以赋予用户完全控制权；memU 则进一步突破被动响应限制，通过双 Agent 架构实现主动预测与显著性感知记忆。这些框架共同推动了 Agent 从单一工具向具备长期学习与自主进化能力的智能体转型。