【AI Agent 记忆共享实战】【下篇】多 Agent 会话 Session 统一共享实战：全链路工程落地、采集归一、MCP 服务、私有化部署、源码级实战

承接：上篇（概念 + 多 Agent 记忆体系差异）→ 中篇（需求拆解 + 三条架构路线 + 技术选型）→下篇（从零落地完整系统）前言中篇我们已经锁定最终最优架构方案： 非侵入式、外部旁路采集、只读归一、中心化存储、MCP 按需检索注入。 摒弃「改 Agent 源码」「软链接互通」「原生 Session 互导」等不现实方案。本篇直接落地可上线、可简历复用、可个人私有化部署的完整工程：多 Agent 异构 Session专属采集器（Claude/CODex/DSH/OpenCode/Kimi/WorkBuddy/ 豆包）统一消息归一化解析层（解决所有 Schema 异构）增量同步、去重、时间戳对齐核心逻辑双存储架构：原始会话库 + 向量记忆库MCP 记忆服务完整实现（可被所有 AI Agent 调用）Web 管理后台会话可视化全链路踩坑、边界处理、生产级容错最终闭环工作流：多 Agent 记忆彻底互通本文全部为工程实战干货，无概念复读、无水文。一、系统最终落地架构（最终定稿）整套系统分为五层架构，完全解耦、无侵入、可独立迭代：1. 采集适配层（最核心、工作量最大）针对每类 Agent 异构存储，独立开发