刚读完arXiv上的这篇综述（2605.06716v1），它提出的三阶段进化框架——从存储到体验再到认知——让我眼前一亮。过去我们更多在关注RAG或长上下文窗口，但这里点出了记忆机制在操作系统工程与认知科学之间的割裂问题。我个人在做多轮对话项目时，就常遇到智能体“记了但不会用”的窘境：轨迹存储了，但面对新任务时仍像从零开始。这框架把“体验”阶段单独拎出来，强调记忆的抽象与推理能力，我觉得这是关键突破。

技术上，我想请教：当前主流方法（如MemoryBank、MemGPT）是否已经触及“体验”阶段？还是说大多停留在“存储”阶段？另外，文中提到的“理论割裂”让我联想到认知科学中的情境记忆与程序记忆之分，大模型记忆机制是否需要引入类似的双系统架构？

从行业看，如果记忆真的从存储进化到认知，那么Agent的长期自主任务执行能力会质变，比如在自主编程或科研辅助中，智能体不再只是工具，而是能基于历史经验自我迭代。但这也带来新问题：记忆如何保证一致性而不引入幻觉？期待大家讨论。