<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Memory on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/memory/</link><description>Recent content in Memory on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Tue, 21 Jul 2026 20:06:14 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/memory/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>HKUDS/DeepTutor 拆解：一个 agent-native 的终身个性化辅导工作台是怎么搭起来的</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/hkuds-deeptutor-agent-native-learning-workspace/</link><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 02:58:33 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/hkuds-deeptutor-agent-native-learning-workspace/</guid><description>&lt;h2 id="一句话判断">一句话判断&lt;/h2>
&lt;p>&lt;strong>DeepTutor（&lt;a href="https://github.com/HKUDS/DeepTutor" target="_blank" rel="noopener noreffer ">HKUDS/DeepTutor&lt;/a>）是港大数据智能实验室（HKUDS）维护的 agent-native 终身个性化辅导工作台，截至 2026-07 在 GitHub 上 26.7k stars / 3.6k forks，Apache-2.0。&lt;/strong> 它不是又一款 RAG chatbot，而是把&amp;quot;辅导&amp;quot;这件事拆成 9 个共享同一 agent loop 的能力面（Chat / Quiz / Research / Visualize / Solve / Mastery Path / Co-Writer / Book / Partners），并把这 9 个面下需要的知识库、技能、人格、记忆、IM 渠道、子代理全部接进了同一套状态机。读它的关键不是 feature list，而是&amp;quot;为什么 Chat、Partners、Co-Writer、Book、Knowledge Center 之间能共享上下文，以及这套上下文用三层 Memory + 5 套 RAG 引擎是如何被组织起来的&amp;quot;。&lt;/p></description></item><item><title>jcode：把内存压到 27.8 MB 的 Coding Agent Harness 怎么做到</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/1jehuang-jcode-coding-agent-harness/</link><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 03:02:36 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/1jehuang-jcode-coding-agent-harness/</guid><description>&lt;h1 id="jcode把内存压到-278-mb-的-coding-agent-harness-怎么做到">jcode：把内存压到 27.8 MB 的 Coding Agent Harness 怎么做到&lt;/h1>
&lt;h2 id="一句话判断">一句话判断&lt;/h2>
&lt;p>jcode 是 1jehuang 在 2026 年交出的 Rust 系 coding agent harness，单 session PSS（按比例的内存占用）低至 &lt;strong>27.8 MB&lt;/strong>（关掉本地 embedding 后），比 Claude Code 的 386.6 MB 低 13.9 倍，比 OpenCode 低 13.4 倍。它的目标不是&amp;quot;再多一个 CLI&amp;quot;，而是&amp;quot;在多 session 并行的工程现实里，把每一份内存都换算成可工作的并发&amp;quot;。&lt;/p></description></item></channel></rss>