2026年，Agent记忆已从"锦上添花"进化为"生产生死线"。Mem0、Zep/Graphiti、Letta、LangMem、Cognee、memX六大记忆栈各擅胜场，但选错的代价不是性能下降——而是你的多Agent系统在第三轮对话后彻底失忆。本文从架构原理、代码实战、基准测试到成本模型，逐层拆解六栈的真实表现，给出分场景的硬核选型决策树。
单Agent时代，记忆问题可以靠扩大上下文窗口糊弄。2025年底Claude 4推出200K上下文、GPT-5号称支持百万token，很多开发者以为"记忆已死"。但多Agent系统彻底改变了这个等式：
现实一：上下文膨胀是指数级的。 一个编排Agent调度5个子Agent，每个子Agent维护自己的对话历史和工具调用记录。生产环境中，总token消耗可达单Agent的15倍以上。CallSphere的实测数据显示，一个8-Agent的客服系统，单次用户交互的平均token消耗从单Agent的4,200飙升到63