智能体记忆在多智能体系统中如何实现记忆共享？

多智能体系统的核心挑战在于：不同专业化的智能体如何协调工作而无需在每轮交互中重新解释各自的工作成果。共享记忆池是解决这一问题的关键机制。

在典型实现中，研究智能体发现新的市场趋势后，将该发现写入共享语义存储；内容智能体读取该更新并调整草稿；策略智能体据此更新季度预测。因为它们共享单一事实来源，这些智能体无需"上下文倾倒"即可协作。

腾讯云 Agent 记忆服务 2.0 的 Team Memory 将这一理念产品化：历史 Agent 对话整理为 Chat Memory，项目文档转换为 Wiki，代码仓库自动生成 CodeGraph，成功完成的排障或代码评审沉淀为 Skill。四类记忆资产在团队内共享，并根据 Agent 角色按需装配——修 Bug 的 Agent 优先加载 CodeGraph 和排障经验，做需求分析的 Agent 加载 Wiki 和历史讨论。记忆资产与具体模型和 Agent 框架相互独立，更换底层模型或工具后已积累的知识仍可继续使用。