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Agent 的长期记忆一直是个难题。现有方案多数以 RAG模式为主（依赖向量库和云端），较少实现类人化的记忆检索模式，较少真正的"记忆推演—提取—演化"机制。 Wangdefa.Memory 是一个为 Agent 设计的五层记忆体组件，采用无向量设计，将记忆按人类思考模式的认知、特征推演、思考、阅历、传递五层，全部存储在本地 SQLite + JSON 中。核心机制是特征推演引擎（FeatureEngine），通过标签池、密码簿和特征统…
Agent 的长期记忆一直是个难题。现有方案多数以 RAG模式为主（依赖向量库和云端），较少实现类人化的记忆检索模式，较少真正的"记忆推演—提取—演化"机制。 Wangdefa.Memory 是一个为 Agent 设计的五层记忆体组件，采用无向量设计，将记忆按人类思考模式的认知、特征推演、思考、阅历、传递五层，全部存储在本地 SQLite + JSON 中。核心机制是特征推演引擎（FeatureEngine），通过标签池、密码簿和特征统计三者的配合，通过实现精准匹配、近义扩展和多轮循环匹配，并配合时间衰减排序，目标是尽可能让Agent实现记忆个性化与自我沉淀，支撑Agent更懂用户、更理解需求、更知晓用户潜在意图。 人类最需要的Agent不是理解明面上的叙述，而是能洞察未表达的需求。 代码已开源，Apache 2.0 协议，支持 .NET 10。附带完整 README 和 ConsoleDemo，三分钟可跑通。
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