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title: "Anthropic 今天为 Claude Managed Agents（托管智能体）上线了记忆功能，目前处于公测阶段。简单说，你部署的 AI 智能体现在能在多次会话之间积累经验，下次干活时不用从零开始..."
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published_at: "2026-04-23T21:33:28+00:00"
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# Anthropic 今天为 Claude Managed Agents（托管智能体）上线了记忆功能，目前处于公测阶段。简单说，你部署的 AI 智能体现在能在多次会话之间积累经验，下次干活时不用从零开始...

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Original source: https://x.com/dotey/status/2047428669325590816

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## Key Takeaways

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Title: 宝玉 on X: "Anthropic 今天为 Claude Managed Agents（托管智能体）上线了记忆功能，目前处于公测阶段。简单说，你部署的 AI 智能体现在能在多次会话之间积累经验，下次干活时不用从零开始。" / X

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Anthropic 今天为 Claude Managed Agents（托管智能体）上线了记忆功能，目前处于公测阶段。简单说，你部署的 AI 智能体现在能在多次会话之间积累经验，下次干活时不用从零开始。 这个记忆系统的设计思路挺实用主义的：记忆以文件形式存储在文件系统上，而不是搞一套专门的数据库或向量检索。好处是智能体可以直接用已有的 bash 和代码执行能力来读写记忆，开发者也能通过 API 导出、管理、甚至回滚到历史版本。 在权限设计上，记忆存储可以在多个智能体之间共享，并设置不同的访问范围。比如全公司级别的知识库设成只读，用户级别的存储允许读写。多个智能体可以并发访问同一个存储，不会互相覆盖。所有变更都有审计日志，能追溯到具体是哪个智能体、哪次会话产生的记忆。 从已经在用的团队来看，效果比较直观：Rakuten 的智能体通过记住过去犯过的错，把首次出错率降了 97%；Wisedocs 用跨会话记忆让文档验证流程提速 30%；Netflix 的智能体能把多轮对话中挖掘出的洞察和人工纠正带到下一次会话，不用再手动更新提示词。 对做智能体开发的团队来说，记忆一直是个痛点。大多数人要么自己搭一套 RAG 检索系统，要么每次会话手动塞上下文。Anthropic 把这层直接做进平台里，而且选了文件系统这个最朴素的方案，算是降低了不少工程复杂度。现在公测已经开放，可以在 Claude Console 里直接部署带记忆的智能体。

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Claude

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@claudeai

2h

Memory on Claude Managed Agents is now in public beta. Your agents can now learn from every session, using an intelligence-optimized memory layer that balances performance with flexibility.

[![Image 2: Memory on Claude Managed Agents is now in public beta](https://pbs.twimg.com/media/HGneA3MXYAAfUnH?format=jpg&name=small)](https://x.com/claudeai/status/2047421844311949513/photo/1)

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