在大模型的浪潮中，計(jì)算力和數(shù)據(jù)不再是瓶頸，記憶成為智能體進(jìn)化的新邊界。

當(dāng) AI 不再“失憶”，它才有可能真正理解世界。

在過去的兩年中，大模型的成長速度正在以月為單位刷新行業(yè)和大眾的認(rèn)知。它不僅能寫代碼、能畫圖、能推理，還能寫文章、四步成詩，

——即便如此，隨著 AI 的普惠度越來越高，有一個(gè)問題也被越來越多的提及：健忘。

我們和 AI 聊了三個(gè)小時(shí)工作，過幾天再提起工作時(shí)，他就忘了我們是做什么的；它能理解復(fù)雜任務(wù)，卻沒辦法在我們的使用過程中“成長”。

這也導(dǎo)致了一個(gè)更為嚴(yán)重的問題： AI 再聰明，也只是“一次性工具”，很難真正進(jìn)入生產(chǎn)級(jí)。

而如果 AI 真的想成為“生產(chǎn)級(jí)”技術(shù)，記憶，便是其中一個(gè)不能忽視的中間件。

一、記憶：AI 時(shí)代的“基礎(chǔ)設(shè)施缺口”

現(xiàn)在的大模型上下文窗口已經(jīng)可以輕松突破 128K，甚至擴(kuò)展到 1M。

這讓很多“Agent”看起來好像擁有了很好的“記憶”能力：我們可以輕松的把指令、知識(shí)、工具調(diào)用、甚至完整的工作流一次性塞進(jìn)提示詞工程中（Prompt），讓模型更好的根據(jù)我們的需求進(jìn)行推理、規(guī)劃和行動(dòng)。

但上下文容量再大，很多時(shí)候也只能做到“暫存”，當(dāng)需要 AI 回憶 2 周甚至 1 個(gè)月之前的信息時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn) AI 胡亂編造一個(gè)答案來應(yīng)付我們的問題。

AI 或者智能體的問題，從來不在于能“裝”多少信息，而在于能否精準(zhǔn)理解、提煉并積累這些信息。

這正是 MemOS 出現(xiàn)的意義。

它不再只是把“更多內(nèi)容塞進(jìn)上下文”，而是在上下文之上構(gòu)建記憶系統(tǒng)——通過結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)、動(dòng)態(tài)調(diào)度與自我更新機(jī)制，讓模型能夠像人一樣“理解過去、運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)、形成記憶”。

二、MemOS：為 AI 打造“長期記憶”的操作系統(tǒng)

MemOS 是一個(gè)面向 AI 應(yīng)用的開源記憶管理操作系統(tǒng)。作為記憶張量首次提出的“記憶調(diào)度”架構(gòu)，我們希望通過 MemOS 全面重構(gòu)模型記憶資源的生命周期管理，為智能系統(tǒng)提供高效且靈活的記憶管理能力。

MemOS通過管理和調(diào)度AI系統(tǒng)中的不同類型的記憶，使得AI能夠更好地進(jìn)行推理和適應(yīng)新情況。

MemOS 的價(jià)值在于，它抽象出記憶層，讓你只關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯：

• 不再手寫繁瑣的“長文本拼接”或“額外數(shù)據(jù)庫調(diào)用”。

• 記憶可以像模塊一樣復(fù)用、擴(kuò)展，甚至在不同 Agent、不同系統(tǒng)之間共享。

• 通過主動(dòng)調(diào)度和多層管理，記憶調(diào)用更快、更準(zhǔn)，顯著降低幻覺。

簡單來說：MemOS 讓 AI 不再是一次性的對(duì)話機(jī)器，而是能持續(xù)成長的伙伴。

三層架構(gòu)，一次性解決記憶碎片化

MemOS 將大模型的“上下文”重新定義為可持久化、可調(diào)度、可演化的記憶結(jié)構(gòu)，通過操作系統(tǒng)級(jí)的架構(gòu)，將“記憶”從提示詞策略上升到系統(tǒng)機(jī)制。

在 MemOS 的體系中，AI 不再依賴單一的上下文窗口，而擁有真正的記憶堆棧：

• 記憶可以被寫入、歸檔、檢索、遺忘；

• 記憶之間存在語義關(guān)聯(lián)和時(shí)間邏輯；

• 模型可基于記憶形成自適應(yīng)的行為與偏好。

這意味著，當(dāng)我們與一個(gè)基于 MemOS 的智能體對(duì)話時(shí)，它不僅能回答你“此刻的問題”，還能在數(shù)天、數(shù)周甚至數(shù)月后，根據(jù)我們過往的對(duì)話進(jìn)行推理與延續(xù)，給出更完美的答案。

三、核心技術(shù)亮點(diǎn)：讓記憶成為可計(jì)算資產(chǎn)

異步記憶機(jī)制：寫入響應(yīng)進(jìn)入毫秒時(shí)代

在傳統(tǒng)架構(gòu)中，記憶寫入往往耗時(shí)數(shù)秒，嚴(yán)重影響實(shí)時(shí)交互。MemOS 通過 異步添加機(jī)制 將寫入延遲降低至毫秒級(jí)。這意味著在智能體連續(xù)對(duì)話中，用戶的最新記憶幾乎可以“即寫即用”，顯著提升連續(xù)交互體驗(yàn)。

偏好記憶：AI 真的“懂你”了

MemOS 不僅記錄事實(shí)，還能自動(dòng)推測到每一個(gè)用戶的偏好。

通過 Preference Memory 模塊，系統(tǒng)能區(qū)分顯式偏好（用戶明確表達(dá)）與隱式偏好（通過行為推斷）。在 PrefEval 數(shù)據(jù)集中，MemOS 在“偏好遵循正確率”指標(biāo)上領(lǐng)先其他系統(tǒng) 20%+，真正實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化演化。

四、場景應(yīng)用：讓記憶成為 Agent 的底層能力

• 個(gè)性化對(duì)話：記住用戶的姓名、習(xí)慣、興趣、指令偏好，下次自動(dòng)補(bǔ)充。

• 團(tuán)隊(duì)知識(shí)庫：把碎片對(duì)話轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識(shí)，供多個(gè) Agent 協(xié)作使用。

• 任務(wù)連續(xù)性：跨會(huì)話、跨應(yīng)用保持記憶，讓 AI 從容處理長流程任務(wù)。

• 多層記憶調(diào)度：針對(duì)不同需求調(diào)用最合適的記憶，提升性能與準(zhǔn)確率。

• 開放擴(kuò)展：支持單獨(dú)作為 API 使用，也能接入現(xiàn)有的框架（官方使用指導(dǎo)即將上線，著急的老師們也可以先自己動(dòng)手哦~）

MemOS 可以幫助你的智能體更好的建立“記憶中樞”——

它不再只是?個(gè)外部數(shù)據(jù)庫，而是 AI 自身的長期認(rèn)知結(jié)構(gòu)。

五、未來：記憶系統(tǒng)的“操作級(jí)智能”

如果說 RAG 是 AI 的“短期回憶”，那么 MemOS 就是它的“海馬體”——讓模型能真正地感知時(shí)間、積累經(jīng)驗(yàn)、理解自己。

隨著 MemOS 支持 API、MCP 協(xié)議，現(xiàn)在已能更好更快的被各類 IDE、智能體框架（如 Claude、Cursor、LangGraph、Dify）直接調(diào)用。

如果你感興趣??

• 官方網(wǎng)站：https://memos.openmem.net

• GitHub 開源項(xiàng)目：https://github.com/MemTensor/MemOS

記憶，正在成為 AI 的下一個(gè)算力

AI 的進(jìn)化，從算力開始，也將在“記憶力”中完成。

當(dāng)模型能“記住”過去、理解現(xiàn)在、推演未來，智能才不再是算法的幻覺，而是持續(xù)成長的生命體。MemOS 的出現(xiàn)，或許正是這場“有記憶的智能革命”的起點(diǎn)。