§10 长期记忆：AGENTS.md 让代理记得住

先给结论：用 AGENTS.md 文件存"持久偏好"。它每轮都加载——和 Skills 的渐进式披露不同。

我一开始把 AGENTS.md 和 Skills 搞混了。区别一句话：Skills 用到才加载，AGENTS.md 每轮都加载。

AGENTS.md 该放什么？放"身份、约定、偏好"这种恒定信息。

agent = create_deep_agent(
    model="...",
    memory=["/AGENTS.md"],    # 每轮加载
    checkpointer=MemorySaver(),
)

它和 Skills 的关键差别

维度	AGENTS.md (memory)	SKILL.md (skills)
加载时机	每轮都加载	用到才加载
适合内容	身份、偏好、约定	领域知识、流程
是否可被忽略	否	模型自行判断是否触发

两种后端的播种方式

# StateBackend：用 files 参数播种
agent = create_deep_agent(
    model="...",
    memory=["/AGENTS.md"],
    backend=StateBackend(),
)

# StoreBackend：用 store.put() 预填
store.put(("namespace",), key="AGENTS.md", value=content)

标叔的经验：我曾把"运行时指令"塞进 AGENTS.md，比如"严格保留原图外观"。结果每轮都占上下文，还很怪。运行时指令该放 Skill 或 system_prompt。AGENTS.md 只放真正持久的东西。

标叔的结论：AGENTS.md 是代理的"性格与习惯"。少而精，别当垃圾桶。

注意：AGENTS.md 每轮加载。内容越长，每轮越费 token。只放恒定信息。

下一章，讲怎么看清代理在干嘛：流式输出。