继上贴： /ai-market-guide/ 目前我的解决方案是： 同时部署以下记忆框架： 1.MemOS 2.metamem 3.openviking 4.hindsight 5.Second Me 6.Text2Mem 7.Letta 8.ReMe 9.memU 10.TencentDB-Agent-Memory 11.mem0 12.cognee 13.Graphiti 14.Supermemory 15.Memori 16.LangMem 17.A-MEM 18.LightMem 19.EverMemOS 20.Acontext 21.Memento 22.Memobase 目前分别部署在 5 台服务器上，防止被一锅端了 然后我搭建了一个汇总的 MCP 架构，分别有四个工具： 健康状态，查找记忆，新增记忆，删除记忆 这个 MCP 链接这 22 个记忆框架，目前每个记忆框架里的记忆都是一模一样的 新增记忆：我的 agent 写入一条记忆到这个 mcp ，这个 mcp 会分别存入每一个记忆框架里 查找记忆：我的 agent 会通过关键字向 mcp 发送命令来查找记忆，mcp 从这 22 个记忆框架中提取记忆，然后返回，返回到 mcp 端后，通过 LLM 汇总整理，返回给我的 agent ，这样记忆再也不会存进去了找不到了。
健康状态：每小时检查 22 套记忆框架的状态 删除记忆：mcp 自动给这 22 套记忆系统发送删除某条记忆的命令 汇总整理的 llm 我目前用的阿里 coding plan ，用 qwen3.7 plus ，感觉挺聪明的。现在再也没有老年痴呆症状了。