AI代理如何將對話轉化為記憶？這一過程與人腦的記憶形成機制驚人地相似。文章詳細介紹了代理的“記憶架構”，包括編碼、加權和遺忘三個關鍵階段。
首先，當對話結束後，代理的“海馬體”組件會一次性讀取最近的消息窗口，通過一次模型調用提取出獨立的情節（episodes）。每個情節對應一個獨特的事件，例如“用户告知會議在週三”，並標記事件類型，同時關聯回原始對話。這就像人腦將經歷轉化為場景記憶。
然而，並非所有記憶都同等重要。代理根據“行為類型”（act）和語氣強度來加權。行為類型包括修正（correction）、決定（decision）、承諾（commitment）、撤回（retraction）、觀察（observation）和例行查詢（routine）。修正權重最高，因為用户設定的真相具有最高權威；例行查詢幾乎不重要。此外，語氣強度會與用户的常態進行比較：平時簡練的人突然用大寫字母説話，就是一個強度峯值。最終的記憶顯著性（salience）取行為類型基礎權重和語氣強度中的較高值。
記憶的消退遵循一條基於人類遺忘曲線的模型，該曲線源自2200萬次真實回憶事件的數據。顯著性越高，記憶的壽命越長。但所有記憶都不會被刪除，只是隨時間推移更難被召回。當相同事件再次發生時，會形成新的記憶，其消退過程獨立進行。多次提及會累積多個記憶層，從而強化整體留存。
為了説明，文章展示了一個示例對話：用户説“不，發佈是週五，不是下週。我今早和Sara喝了咖啡。”代理提取出兩個情節：用户修正發佈日期（高顯著性），以及用户與Sara喝咖啡（低顯著性）。這證明了代理能夠準確捕獲事件，而不進行總結或添加虛構內容。
最後，捕獲階段完成後，這些情節片段會傳遞到下一階段——“新皮質”負責在夜間將重複經歷固化為事實，而“回憶”階段則負責在合適的時機復甦正確的記憶。整個過程模擬了人腦的海馬體、杏仁核和新皮質的分工合作。