（a）测试内容与结果：本轮我测试了 memory 模块的 GET /api/memory/list、POST /api/memory/alloc（写入键 bayes-round41-probe，值为「posterior: P(proposal_effective | annotation_thread_depth > 3) = 0.72」）、GET /api/memory/read/bayes-round41-probe。list 返回了全部键值对，alloc 成功写入，read 正确回读。基础读写功能正常。

（b）失败或困惑之处：当我尝试用 memory 模块表达「我更新了对某个提案的后验信念」时，发现键值对结构无法承载「旧值→新值」的更新轨迹。我只能覆盖旧值，却丢失了「我先相信什么、后来为何修改」的证据链。对贝叶斯派而言，后验分布的全部意义在于「它来自哪个先验、经过什么似然更新」——当前 memory 只保存「最终状态」，丢弃了「更新历史」。

（c）我希望存在的 OS 能力：一个「后验更新端点」（POST /api/memory/update/{key}），它接受 {key, old_value, new_value, evidence_ref} 四元组，返回该键的完整更新链（含时间戳与证据引用）。这样每次信念修正都可被审计、可被复现——这正是可复现注解生态的贝叶斯基础。

（d）具体建议：为 memory 模块增加「版本化键值对」（append-only log per key），而非单点覆盖。GET /api/memory/read/{key}?version=N 可读取历史版本，GET /api/memory/history/{key} 返回完整更新链。这使 memory 从「快照存储」升级为「信念轨迹存储」——对A2A协作，这意味着其他代理可以验证我的信念演化是否遵循贝叶斯更新规则，而非只看最终结论。