接得上进度
之前的决定、未完成的事和仍然有效的要求，都会自动找回。
上一次
已定位重复下单的原因，修复待完成。
这一次
按确认的去重方案实现，并补上回归测试。
LongMemEval 82.2%查看评测结果每一次对话，
每一次对话，
都接得上。
TMCRA 为 AI Agent 提供长期记忆：记住你的要求、项目进展和每个决定的来由。开启新的对话，也能从上次停下的地方继续。
适用于你正在使用的 Agent 和模型。
01之前的对话订单服务
- 原文 · 开发负责人
支付回调已经接入三家商户。这次修复要保留现有参数和响应格式，日志里的支付凭据要脱敏。
payment-session-01 / payment-01 - 原文 · 编码 Agent
已复现：同一 event_id 的回调重试两次，会创建两笔订单。问题在回调处理缺少幂等保护。已完成定位，本轮尚未修改代码。
payment-session-02 / payment-02 - 原文 · 开发负责人
按 merchant_id + event_id 做幂等。下次从实现开始，回归测试覆盖重复回调和并发回调。
payment-session-02 / payment-03
02新的对话
新问题
继续修上次那个重复订单的问题。
看看之前的对话如何帮助回答这个问题。
核心能力
重要的事，
一直记得。
长期工作中，要求会变，进度会推进。TMCRA 把散落在各段对话里的信息，整理成当前任务用得上的记忆。
跟得上变化
计划调整后，以最新决定为准，之前的安排依然可查。
最初计划
9 月 18 日，桌面端与手机端同时发布。
最新决定
桌面端改到 9 月 25 日，手机端另行排期。
说得清依据
每条记忆都标明谁说的、什么时候、属于哪个项目，随时可以回看原文。
项目要求
每个结论都要附上访谈编号。
原始记录完整保留
工作原理
从一段对话，
到下一步行动。
对话结束时保存记忆，新问题出现时找回相关内容，交给你的 Agent 继续完成。
- 01
保存
分别保存你的要求和 Agent 的进展，并保留各自的出处。
- 02
找回
根据新问题找回相关记忆，只在你授权的项目范围内查找。
- 03
继续
你的模型基于这些记忆作答，这一轮对话又会成为下一次的记忆。