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没有记忆的 AI，只是昂贵的聊天机器人

我做了 9 个 AI agents，但它们每次会话后都“失忆”，用户每周要浪费 20-45 分钟重复解释业务。这篇讲我如何让它们共享记忆。

我在 alpha 阶段、用户不到 50 人时就上线了团队协作功能，因为我的客户早就在团队里协作了——只是用截图和复制粘贴这些低效替代方案，每年要多花 80+ 小时。

我发现我的 Postgres 数据库里有 89 个外键，但它们一个索引都没有——本该毫秒级的查询被拖到 843ms，差点毁掉我的 alpha 发布。

我在自己的 SaaS 里发现了 31 个空白屏问题——根因是我忘了多租户不只是数据访问，还包括 URL 上下文。下面是我如何在 Claude Code 帮助下一晚修完。

我曾以为给每张表加上 org_id 就是防弹级多租户。直到一次安全审计发现，代理公司在向 SME 表写数据——不是漏洞造成的，而是架构设计本身导致的。

在代理公司行业 20 年后，我知道多租户架构不能等，所以在只有一个可用 AI agent 的第 2 天，我把开发复杂度提升了 3 倍，以避免未来重写。

我把自己的落地页喂给了 AI 策略 agent，并在 24 小时内重做上线——通过真正使用自己在卖的产品，把转化文案从“功能导向”改成了“结果导向”。

我在 75 天内做出了一个 9-agent 营销平台，它会从每次对话中持续学习——你只要把业务告诉一个 agent，9 个 agent 会一起变聪明。

我花了 24 小时排查：为什么我的 React 应用在 HTTPS 页面里仍然发 HTTP 请求——明明代码里已经在做转换。最终元凶让我震惊。

我在 4 周里构建了 3 个 AI 营销 agents 和多租户架构——这已经等于我之前那个花了 7 个月上线产品在一个月里完成的工作量。

我差点把一次关键 TTS 引擎替换直接靠“希望一切顺利”上线——直到我的 AI 助手指出风险，并帮我做出一套防事故的 feature flag 策略。

我追查了一个注册后延迟 3 分钟的问题，最后发现是“薛定谔用户”——由于写入与读取之间的数据库复制延迟，用户在同一时刻既存在又不存在。