<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Vector-Search on tenfy's blog</title><link>https://tenfy.cn/tags/vector-search/</link><description>Recent content in Vector-Search on tenfy's blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 18 Apr 2026 20:30:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://tenfy.cn/tags/vector-search/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>mem9 原理解析：向量化之后，为什么比原生记忆更适合 AI Agent</title><link>https://tenfy.cn/posts/mem9-how-it-works/</link><pubDate>Sat, 18 Apr 2026 20:30:00 +0800</pubDate><guid>https://tenfy.cn/posts/mem9-how-it-works/</guid><description>&lt;p>如果只看表面，&lt;code>mem9&lt;/code> 很像是在给 AI Agent 的 memory 加一层向量检索。&lt;/p>
&lt;p>但我把 &lt;code>mem9&lt;/code> 仓库当前实现的写入链路、召回链路和数据模型真正看下来以后，越来越确定一件事：它的变化并不是“从关键词搜索换成 embedding”这么简单，而是把记忆从本地文件升级成一套可抽取、可去重、可重塑、可共享的服务端系统。&lt;/p></description></item></channel></rss>