Agent của bạn cần Wiki và Bản ghi, không phải bàn làm việc rộng hơn
GBrain, open-source bởi CEO Y Combinator Garry Tan ngày 5/4/2026, biến markdown thành knowledge graph searchable đạt P@5 49.1% và R@5 97.9%. Lossless Context Management thay thế sliding-window compaction bằng DAG-based summarization - không bao giờ mất một message nào. Hai công cụ bổ trợ nhau: GBrain xử lý bộ nhớ xuyên conversation, Lossless giữ lại toàn bộ lịch sử trong một session dài.
Tích hợp GBrain và Lossless vào agent của bạn - hướng dẫn thực chiến
GBrain beats ripgrep-BM25 + vector-only RAG nhờ typed-edge graph layer, cải thiện +31.4 điểm P@5. Tích hợp Lossless vào OpenClaw chỉ cần một dòng config: contextEngine: lossless-claw. 5-row diagnostic giúp tìm đúng layer gây ra lỗi quên thay vì cứ mở rộng context window.
Tencent Giải Quyết Bộ Nhớ AI Agent: Token Giảm 61%, Persona Tăng 48%→76%
TencentDB Agent Memory là hệ thống open-source (MIT) từ Tencent, giải quyết vấn đề agent mất ngữ cảnh qua kiến trúc 4 tầng tiến trình. Token tiêu thụ giảm 61.38% trên WideSearch benchmark. Persona coherence tăng từ 48% lên 76% trên PersonaMem. Chạy hoàn toàn local, không phụ thuộc external API.
Claude Managed Agents có Memory: agent giờ học được qua nhiều session
Anthropic vừa đưa built-in memory cho Claude Managed Agents lên public beta (23/04/2026). Agent không còn khởi động với context rỗng mỗi lần — memory stores mount như thư mục /mnt/memory/ giúp agent nhớ user preferences, project conventions và domain knowledge qua nhiều session. Tối đa 8 stores/session, 100KB/memory, versioning immutable 30 ngày, có redact cho compliance.
Agent Memory Engineering: Tại sao memory không thể copy giữa Claude Code, Codex và Hermes
Memory là điểm hợp nhất giữa model và harness - không phải chỉ là dữ liệu. Claude Code, Codex (OpenAI) và Hermes (Nous Research) dùng ba kiến trúc hoàn toàn khác nhau, khiến memory không thể chuyển giữa các agent chỉ bằng cách copy file. Vector database đã thua - người thắng là “ LLM + markdown + filesystem tools “
ReasoningBank: Google dạy AI agent học từ cả thành công lẫn thất bại — success rate tăng +34.2%
Google Cloud AI Research vừa công bố ReasoningBank — một memory framework cho LLM agent, chuyển trải nghiệm (bao gồm cả lỗi) thành chiến lược tái sử dụng được. Kết quả: +8.3 điểm success rate trên WebArena, -16% interaction steps, mở ra một chiều scaling mới cho AI agent.