在人工智能快速发展的今天，单一模型的能力边界正在被不断打破，但多智能体协作仍面临严峻挑战。传统AI系统往往采用静态部署模式，跨Agent协作时存在上下文传递效率低、资源浪费严重、动态适应能力差等问题。例如，在自动驾驶车队协同避障场景中，传统RPC协议需反复传输全量传感器数据，导致端到端延迟增加40%以上。其核心在于通过上下文感知的动态资源共享机制，实现跨Agent的智能协作。

在人工智能快速发展的今天，单一模型的能力边界正在被不断打破，但多智能体协作仍面临严峻挑战。传统AI系统往往采用静态部署模式，跨Agent协作时存在上下文传递效率低、资源浪费严重、动态适应能力差等问题。例如，在自动驾驶车队协同避障场景中，传统RPC协议需反复传输全量传感器数据，导致端到端延迟增加40%以上。其核心在于通过上下文感知的动态资源共享机制，实现跨Agent的智能协作。

本项目通过Spring AI框架和Alibaba DashScope API实现了聊天记忆功能，并支持三种存储方式。用户可以根据实际需求选择合适的存储方案。未来可以进一步优化存储策略，例如结合Redis和MySQL实现冷热数据分离，提升系统性能和扩展性。

Redis6新特性之前一直听别人说redis6出了，还实现了多线程，以后面试官问redis是单线程还是多线程这样的问题肯定要涨10个百分点，今天就结合antirez的博客和github文档看看redis到底实现了什么新技能。先看下antirez的概览：许多新的模块API。更好过期算法。SSL支持。ACL支持。新的RESP3协议。客户端缓存。多线程I/O。副本的无盘复制。redis-benchmar