北京
在大模型的浪潮中，計算力和數據不再是瓶頸，記憶成為智能體進化的新邊界。
當 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和大眾的認知。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，有一個問題也被越來越多的提及：健忘。
我們和 AI 聊了三個小時工作，過幾天再提起工作時，他就忘了我們是做什么的；它能理解復雜任務，卻沒辦法在我們的使用過程中“成長”。
這也導致了一個更為嚴重的問題： AI 再聰明，也只是“一次性工具”，很難真正進入生產級。
而如果 AI 真的想成為“生產級”技術，記憶，便是其中一個不能忽視的中間件。
一、記憶：AI 時代的“基礎設施缺口”
現在的大模型上下文窗口已經可以輕松突破 128K，甚至擴展到 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、工具調用、甚至完整的工作流一次性塞進提示詞工程中（Prompt），讓模型更好的根據我們的需求進行推理、規劃和行動。
但上下文容量再大，很多時候也只能做到“暫存”，當需要 AI 回憶 2 周甚至 1 個月之前的信息時，往往會出現 AI 胡亂編造一個答案來應付我們的問題。
AI 或者智能體的問題，從來不在于能“裝”多少信息，而在于能否精準理解、提煉并積累這些信息。
這正是 MemOS 出現的意義。
它不再只是把“更多內容塞進上下文”，而是在上下文之上構建記憶系統——通過結構化存儲、動態調度與自我更新機制，讓模型能夠像人一樣“理解過去、運用經驗、形成記憶”。
二、MemOS：為 AI 打造“長期記憶”的操作系統
MemOS 是一個面向 AI 應用的開源記憶管理操作系統。作為記憶張量首次提出的“記憶調度”架構，我們希望通過 MemOS 全面重構模型記憶資源的生命周期管理，為智能系統提供高效且靈活的記憶管理能力。
MemOS通過管理和調度AI系統中的不同類型的記憶，使得AI能夠更好地進行推理和適應新情況。
MemOS 的價值在于，它抽象出記憶層，讓你只關注業務邏輯：
不再手寫繁瑣的“長文本拼接”或“額外數據庫調用”。
記憶可以像模塊一樣復用、擴展，甚至在不同 Agent、不同系統之間共享。
通過主動調度和多層管理，記憶調用更快、更準，顯著降低幻覺。
簡單來說：MemOS 讓 AI 不再是一次性的對話機器，而是能持續成長的伙伴。
三層架構，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、可調度、可演化的記憶結構，通過操作系統級的架構，將“記憶”從提示詞策略上升到系統機制。
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聯和時間邏輯；
模型可基于記憶形成自適應的行為與偏好。
這意味著，當我們與一個基于 MemOS 的智能體對話時，它不僅能回答你“此刻的問題”，還能在數天、數周甚至數月后，根據我們過往的對話進行推理與延續，給出更完美的答案。
三、核心技術亮點：讓記憶成為可計算資產
異步記憶機制：寫入響應進入毫秒時代
在傳統架構中，記憶寫入往往耗時數秒，嚴重影響實時交互。MemOS 通過 異步添加機制 將寫入延遲降低至毫秒級。這意味著在智能體連續對話中，用戶的最新記憶幾乎可以“即寫即用”，顯著提升連續交互體驗。
偏好記憶：AI 真的“懂你”了
MemOS 不僅記錄事實，還能自動推測到每一個用戶的偏好。
通過 Preference Memory 模塊，系統能區分顯式偏好（用戶明確表達）與隱式偏好（通過行為推斷）。在 PrefEval 數據集中，MemOS 在“偏好遵循正確率”指標上領先其他系統 20%+，真正實現了個性化演化。
四、場景應用：讓記憶成為 Agent 的底層能力
個性化對話：記住用戶的姓名、習慣、興趣、指令偏好，下次自動補充。
團隊知識庫：把碎片對話轉化為結構化知識，供多個 Agent 協作使用。
任務連續性：跨會話、跨應用保持記憶，讓 AI 從容處理長流程任務。
多層記憶調度：針對不同需求調用最合適的記憶，提升性能與準確率。
開放擴展：支持單獨作為 API 使用，也能接入現有的框架（官方使用指導即將上線，著急的老師們也可以先自己動手哦~）
MemOS 可以幫助你的智能體更好的建立“記憶中樞”——
它不再只是?個外部數據庫，而是 AI 自身的長期認知結構。
五、未來：記憶系統的“操作級智能”
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間、積累經驗、理解自己。
隨著 MemOS 支持 API、MCP 協議，現在已能更好更快的被各類 IDE、智能體框架（如 Claude、Cursor、LangGraph、Dify）直接調用。
如果你感興趣??
官方網站：https://memos.openmem.net
GitHub 開源項目：https://github.com/MemTensor/MemOS
記憶，正在成為 AI 的下一個算力
AI 的進化，從算力開始，也將在“記憶力”中完成。
當模型能“記住”過去、理解現在、推演未來，智能才不再是算法的幻覺，而是持續成長的生命體。MemOS 的出現，或許正是這場“有記憶的智能革命”的起點。
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