如何为 AI Code Agent 构建知识库？

开发者在使用 AI Code Agent（如 Claude Code）时，常受限于上下文长度限制，且 Agent 容易重复犯错。目前常见的临时方案是在项目根目录维护 AGENTS.md 等规则文件，但随着项目扩大，这种“打补丁”方式暴露出两大痛点：一是模型注意力涣散，即使文件中写明规则也常被忽略；二是上下文窗口有限，无法全量载入知识库，且 Agent 难以自主判断何时检索外部知识。针对这一痛点，行业探索方向主要包括：1. 引入类似 Claude Code 或 Hermes 的动态记忆系统（Memory System）；2. 结合 RAG（检索增强生成）技术，通过向量数据库按需检索历史报错与规范；3. 利用 MCP（Model Context Protocol）等协议构建标准化的知识检索工具。解决该问题对提升 Agent 在复杂工程中的可用性、减少重复性 Debug 具有重要技术价值。