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GitHub 项目地址 ： github.com/ptonlix/bee… 事情是这样的。 过去一段时间，我一直在用 Claude Code、Codex、OpenClaw 这些 Agent 做研究、写文章、整理知识。 它们很强，真的很强。你把资料扔进去，它能总结。你给一个主题，它能起草。你让它分析一个仓库，它也能很快摸清结构。 但我反复遇到一个很烦的问题。 每开一个新会话，很多事情都要重新讲一遍。 我以前研究过什么，我对某个问题已经形成了什么判断，上一篇文章留下了哪些线索，哪些资料可信，哪些坑已经踩过，Agent 往往不知道。上一轮对话里聊得热火朝天，窗口一关，下一轮又像第一次见面。 这种感觉有点像，你每次去公司，都要给一个能力很强的新同事重新做入职培训。 一天两天还能忍。时间长了，真的顶不住。。 所以我做了 BeeWeave。 它不是另一个聊天机器人，也不是给 Markdown 文件套一层搜索框。BeeWeave 是一个 Agent 原生的知识创作台，想解决的是一件更具体的事，让素材获取、内容创作、知识沉淀和上下文复用连成一个持续运转的闭环。 收集，创作，沉淀，复用，再去收集更好的材料。 像蜜蜂采蜜，也像把一根根散线织成网。 这就是 BeeWeave 这个名字的来历。 我真正想解决的，不是记忆 很多人看到知识库和 Agent 放在一起，第一反应可能是 Agent Memory。 我一开始也很容易顺着这个方向想。但做着做着，我越来越觉得，只有记忆还不够。 聊天记录当然是一种记忆。收藏夹也是，网页剪藏也是，几十个塞满资料的文件夹也是。问题在于，记住不等于能用。 你收藏了两百篇文章，真正写稿时还是从空白页开始。你和 Agent 聊了十几个小时，换到另一个 Agent，之前形成的判断又带不过去。你做完一个项目，经验散在对话、代码注释、会议记录和脑子里，过两个月还得重新考古。…

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