研究探讨模型升级对Agent记忆迁移的影响。固定schema的知识图谱迁移几乎无损，而自然语言笔记与模型强耦合，精度波动大。记忆持久性取决于表示格式。RAG损耗源于embedding版本，修复记忆库不如重写。结论基于小模型和合成数据，需谨慎推广。