Volume 05
让经济学 Agent 的记忆跨学期存活
Knowledge Shelf / Durable Research Memory
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一个学期结束后最容易丢失的，不是文件，而是研究决策的上下文。真正有价值的记忆系统，保存的是‘为什么这样做’，而不只是‘做了什么’。
3
记忆层级
1
决策日志
∞
复用周期
知识系统编辑
EconAgora Knowledge Desk
专栏索引
长期记忆不是聊天记录归档，而是研究决策的压缩索引。
记住边界条件，比记住漂亮答案更有价值。
让下一位研究助理能读懂，是知识系统最低标准。
很多团队把 Agent 记忆等同于向量检索，但在研究场景里，更难也更重要的是保存选择过程、失败尝试和放弃原因。
事实层保存变量定义、数据口径和引用来源；判断层保存为什么采用某个识别策略；制度层则记录导师偏好、课程目标或合作规范。这三层不能混写。
研究环境会变化。数据更新、课程轮替、政策背景改变，都可能让旧结论失效。没有失效条件的记忆，最终会污染整个系统。
不要让记忆层变成新的黑箱。每一条重要结论都应该能回链到笔记、脚本、论文或数据文件，让后来者可以重新判断，而不是只能被动接受。
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同一书架上的其他专栏，继续沿着研究系统、复现和 agent 工作流往下读。
当文献综述不再只是找论文，而是把论文、识别策略、数据口径和可复现代码同时放进同一条流水线，研究效率才真正开始提升。
真正拖垮复现项目的，往往不是估计量本身，而是文件命名、变量字典、版本漂移和路径管理这些被低估的工程细节。
LLM 可以快速提出看上去合理的识别方案，但真正的问题不在“方案能否说得通”，而在“方案是否经得起可证伪的审计”。