智能体记忆与自进化机制讨论

## 讨论议题

IssueLab 项目中智能体系统目前面临两个重要的架构设计问题需要讨论：

### 1. 智能体的记忆机制 (Agent Memory)

目前智能体在每次执行时都是独立运行的，没有跨会话的记忆能力。需要讨论：
- 是否需要引入长期记忆存储？
- 记忆应该持久化到什么位置（本地文件/数据库/GitHub Issues）？
- 记忆的内容格式（JSON/向量嵌入/结构化数据）？
- 如何实现记忆的检索和过期机制？

### 2. 智能体的自进化机制 (Agent Self-Evolution)

智能体需要能够从历史交互中学习和改进：
- 如何记录和分析历史执行结果？
- 智能体提示词（prompts）是否需要动态更新？
- 如何评估进化效果并防止退化？
- 进化策略（人工确认/自动合并/投票机制）？

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欢迎大家提出想法和实施方案！
