硬氪独家获悉，在首款AI眼镜发布一年后，闪极科技（深圳）有限公司（以下简称“闪极”）于近日完成近亿元A+轮融资。我们总结了本轮融资信息和该公司几大亮点：融资规模：近亿元
在过去两年里，记忆（Memory）几乎从 “可选模块” 迅速变成了 Agent 系统的 “基础设施”：对话型助手需要记住用户习惯与历史偏好；代码 / 软件工程 Agent 需要记住仓库结构、约束与修复策略；
在上一篇文章中，我们系统梳理了AI Agent 记忆机制的全景综述AI Agent最新「Memory」综述 ｜多所顶尖机构联合发布。今天我将带您了解一项最近很火的Agent记忆项目「HINDSIGHT」
就在昨天，新加坡国立大学、中国人民大学、复旦大学等多所顶尖机构联合发布了一篇AI Agent 记忆（Memory）综述。
国内记忆框架首开源，企业实战已上线运行。在海外巨头已经将“记忆系统”提升到基础设施层的同时，红熊AI便是其中之一。公司成立于2024年，围绕多模态大模型与记忆科学开展研发，并将这些能力用于为企业提供智能客服、营销自动化与AI智能体服务。
在 Text-to-Video / Image-to-Video 技术突飞猛进的今天，我们已经习惯了这样一个常识： 视频生成的第一帧（First Frame）只是时间轴的起点，是后续动画的起始画面。
记忆，或是 AI 从「即时回答工具」迈向「个性化超级助手」的关键突破
当你阅读《红楼梦》《哈利·波特》《百年孤独》等长篇小说时，读着读着可能就忘记前面讲了什么，有时还会搞混人物关系。AI 在阅读长文章的时候也存在类似问题，当文章太长时它也会卡主，要么读得特别慢，要么记不住前面的内容。
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
谷歌在第三天发布了《上下文工程：会话与记忆》(Context Engineering: Sessions & Memory) 白皮书。文中开篇指出，LLM模型本身是无状态的 (stateless)。如果要构建有状态的（stateful）和个性化的 AI，关键在于上下文工程。
