雇傭過目即忘的天才：為什么企業級AI總在浪費錢？|?甲子光年

讓AI從“臨時工”進化為“老員工”。

作者｜田思奇

編輯｜栗子

智能，并非由算力堆砌而來。

無論是人類大腦還是硅基系統，維持穩定判斷的前提只有一個：記住過去，才能讀懂現在。沒有記憶，再聰明的推理也只能停留在臨場反應。

在克里斯托弗·諾蘭的電影《記憶碎片》中，主角擁有完整的舊記憶，但在一場意外后無法形成新的長期記憶，他只能依靠拍立得和紋身保持與世界的連接。今天的AI Agent也是如此：學習過靜態知識庫，可以執行任務；但卻缺乏連續性，動態數據割裂。

行業的主流解法是給大模型外掛RAG（檢索增強生成），但這更像是給健忘的人配了一本字典。它解決的是“查閱”問題，而非“認知”問題。

成立于2024年的紅熊AI給出了新解法：智能不取決于你知道多少，而取決于你記住了什么。其核心產品“記憶熊”（Memory Bear）近日宣布開源。這一整套記憶系統結合Agent平臺，讓企業真正擁有了“長期記憶的AI員工”。

“我們不是在造神，而是在造幫人類解決問題的工具。”紅熊AI創始人兼CEO、記憶熊首席科學家溫德亮對「甲子光年」表示。

在模型能力日益趨同的今天，AI正從算力之爭，走向記憶之爭。

1.做了RAG，業務還是上不去？

想象一下：你花重金挖來一位智商超群的CXO。他博聞強識，反應敏捷，但有個致命缺陷：記憶如同金魚般短暫。上午處理過的投訴，下午忘得一干二凈；換個辦公室，不認識老客戶了。

聽起來荒誕，卻是當下企業部署AI的現實。模型的回答足夠聰明，但業務準確度支離破碎。為了喚醒這位“健忘的天才”，企業被迫花費大量token重新訓練，支付著昂貴的“記憶稅”。

這意味著什么呢？意味著客服不知道銷售的承諾，銷售不知道售后的進度。同一位用戶不得不向AI重復3遍問題，導致負面情緒堆積。

這種割裂同樣發生在模型之間：多個Agent各自獨立形成數據孤島，無法共享上下文記憶，協作效率極低。

深入AI客服業務時，溫德亮對此深有體會。他發現無論模型參數多大，推理性能再優秀，業務回答的準確率始終卡在瓶頸期，無法滿足B端嚴苛的交付標準。

“為了解決這個問題，我們最初嘗試過行業許多標準解法：外掛RAG或拉長上下文窗口、訓練模型、優化參數等等。”溫德亮向「甲子光年」回憶。但現實給了團隊一記悶棍：這些方案本質上是“黑盒”。企業把文檔塞進去，卻無法控制系統記住了什么、遺忘了什么。

結果是，系統變成了只進不出的“信息垃圾桶”，模型幻覺頻發。就像老師把整本書丟給學生，卻不告訴他哪些是考點。

失敗的嘗試，讓溫德亮意識到：企業需要的不是一個更厚的筆記本。要想讓AI從工具變成能協作的智能體，必須讓歷史真正影響未來，而不是僅僅被檢索到。

這成為了紅熊AI誕生的原點——放棄修補，徹底重構，打造一套透明可控的記憶操作系統，完全圍繞實際業務需求進行記憶的結構化處理，讓AI可以如同人類一樣產生靈活的記憶能力。

在溫德亮看來，若不進行結構化，AI無法有效調用信息，更無法進行邏輯校驗。他舉了一個生動的例子：“‘巴黎是法國首都’是常識。但若有人多次誤導AI說‘巴黎不是’，傳統模型極易受‘近因效應’干擾產生錯誤認知。”

紅熊的系統則不同，它通過規則驗證機制甄別矛盾信息，拒絕寫入錯誤認知。這種能力讓AI擁有了“批判性思維”，不再是人云亦云的復讀機。

自2024年11月立項以來，紅熊AI在荒原上依靠商業化驗證摸索，試圖將人類記憶的核心動作——編碼、存儲、校準全部做成標準化的工程系統。

對于企業而言，模型可以被替代，但經驗不能；算法可以共享，但記憶沉淀無法復制。當所有的競爭對手都用上同樣的模型時，唯一的護城河，是企業擁有的私有記憶資產。

真正的智能差異，將由記憶沉淀拉開。

2.如何構建可進化的記憶層架構？

拒絕做簡單外掛緩存的記憶熊，主要致力于在工程層面復現人類記憶的復雜機制，通過邏輯聯想、隱性感知、語境校準、智能遺忘等步驟，構建了完整的記憶閉環。

重構始于對連接方式的質疑。在目前的AI技術棧中，向量數據庫幾乎是標配。雖然它處理簡單問答效率極高，但其“相似度匹配”的原理本質上還是查字典，缺乏生物大腦觸類旁通的彈性。

為了突破這一局限，記憶熊構建了基于動態圖譜的邏輯聯想機制。

這就像人類聽到“咖啡”，下意識聯想到的不僅是飲料，還有早晨、通勤和提神。在傳統AI眼中，“會開車”只是孤立標簽；在新架構下，它被標記為需要長期固化的技能。這種從機械匹配到動態語義網絡的跨越，讓AI擁有了類似人類的聯想本能。

邏輯推理只是起點，更深層的挑戰在于捕捉“不可言說”的潛臺詞。舊系統只能記住用戶“說了什么”，卻忽略了“沒說什么”。

為此，記憶熊引入了獨立的隱性記憶引擎。當用戶抱怨“冷”時，傳統模型等待指令，而該引擎會聯動室溫與季節背景，自動推薦圍巾。甚至當一位用戶再次接入服務時，記憶熊回憶起的不僅是上次的投訴內容，還有當時他憤怒的情緒值以及隨后的平靜過程。從此，AI不再是冷冰冰的邏輯機器，而是開始進化為具備共情能力的伙伴。

然而，屏幕里的算法可能是完美的，現實中的數據是雜亂的。用戶的表達往往碎片化甚至前后矛盾。

為了在混亂中建立秩序，記憶熊開發了動態語境校準和和記憶質量評估。如果用戶上午說“要紅色”，下午改口“還是喜歡藍的”，傳統的線性存儲會導致決策分裂。而記憶熊引入了類似人類常識的判斷機制，結合時間戳識別出這是一次“意圖修正”，自動用新需求覆蓋舊記憶。實測數據顯示，這種機制將因信息沖突導致的語境偏移率降低82%。

對人類認知的極致模仿，不僅體現在“如何記住”，更體現在“如何遺忘”上。在以token計費的時代，盲目追求“記住所有事”是對算力的極大浪費。

為此，記憶熊引入記憶萃取引擎。執行的是高精度的“物理剪枝”：實時剝離對話中的寒暄與廢話，只保留關鍵信息點。更高的技術壁壘還在于自我反思引擎。它模擬了人類深度的反思過程——就像人腦在入睡后會梳理經歷、修正認知一樣，該引擎能在時間維度，事實維度，邏輯維度對知識圖譜深度優化，將碎片化的瞬時記憶，蒸餾為結構化的工作記憶。

同時，記憶熊獨有的記憶遺忘引擎，也通過數學驅動的記憶激活度，而非死規則，管理長期記憶衰減與強化。

“我們遵循艾賓浩斯遺忘曲線。AI不該記住所有事，對于用戶無意識的行為或無需留存的信息，系統會自動判定為無需記憶。這是對算力的節省，也是對人性的尊重。”溫德亮指出。

這種基于場景感知的語義權重計算，讓成本壓縮為1/24。企業不再需要為海量的廢話買單，AI的反應速度也因為負擔減輕而變得更加敏捷。

當個體記憶被精準管理后，紅熊通過自研的Red Bear Swarm框架，將記憶層獨立為所有智能體通用的“中央大腦”。針對銷售AI與風控AI可能出現的決策沖突，系統確立了“明確決策主體”的規則，解決了多智能體“打架”的問題，讓AI團隊協作成為可能。

在LOCOMO數據集測試中，記憶熊單跳問答、多跳推理、開放泛化和時序處理四大核心任務中，其關鍵指標均超越MemO、Zep、LangMem等現有主流方案，實現97%的token效率提升和82%的語境偏移率降低，扭轉了傳統記憶系統“高消耗、低準確”的困境。

在技術的演進中，紅熊始終保持著對倫理的審視。

“人類的道德本質上源于記憶。”溫德亮強調。記憶熊可區分顯性和隱性記憶，其核心邏輯不是“該如何記”，而是尊重“該如何做”，滿足個性化隱私需求。

為了消除企業對“黑盒”的顧慮，記憶熊用戶也可實時查看對話如何被存儲或遺忘，配合嚴格的審核機制，確保敏感信息有效隔離。

當這項技術走出實驗室，真正的價值才剛剛開始。

3.消除情緒斷層，AI服務的最后一公里

記憶熊的核心任務，并非僅僅是提升每一次問答的準確率。它需要從這些斷裂的業務流中，重建一種稀缺的資源——時間的連續性。

先看零售與客服領域，這里是企業AI“記憶稅”最重的地方。過去，客服輪崗導致用戶被迫重復陳述，負面情緒層層疊加。接入記憶熊后，體驗被徹底重構：當一位因物流延誤而憤怒的用戶下午再次接入，AI不再機械問候，而是直接延續上午的對話：“您好，關于您反饋的異常，已加急處理，目前狀態是……”

AI繼承了上一次的情緒脈絡與任務進度，服務未因時間切斷而斷層。在實際案例中，這種擁有“資深導購”記憶的接待能力，將人工替代率推高至70%。解決問題本身，就是最好的情緒撫慰。

在更復雜的場景中，用戶需求不是靜態的點，而是一條動態流淌的線。傳統AI捕捉孤立關鍵詞，紅熊則理解線條走向。

以電商為例，系統能理解用戶的興趣遷移。它能捕捉到新手父母的需求從新生兒睡袋到輔食機的演變，提供具備上下文的建議。AI不再僅僅是推銷商品，而是理解并陪伴一個家庭的生命周期。

在醫療領域，記憶價值在于輔助決策。傳統的問診AI每次都在重新“查戶口”，而紅熊系統能調用歷史病程輔助判斷。在影像診斷中，通過關聯對比當前與歷史影像，系統能精準識別病變的演進情況。這種基于時間維度的縱向對比，比單次診斷更具臨床價值。

同樣的邏輯延伸至教育。紅熊摒棄了競品的“題海戰術”，轉而記錄學生的認知軌跡。區分已掌握與未掌握的知識點，像經驗豐富的老師畫重點一樣，讓學生只學該學的，大幅提升效率。

在營銷端，記憶功能解決了企業最頭疼的“盲目投放”問題。當企業沒有現成客戶畫像時，系統可基于開發者的記憶——即對目標客戶的定位作為初始畫像，在茫茫人海中精準捕獲潛在客戶。而通過記憶大量客戶的共同特征，系統能自動提煉出核心關注點并進行二次強化。

無論是零售、醫療還是教育，這些看似風馬牛不相及的場景，都在被同樣的痛點折磨：遺忘、割裂和重復勞動。

紅熊AI所做的，不僅是讓回答更準確，更讓AI從即用即棄的問答機器，升級為可持續的智能服務體系。商業交互不再是零和博弈，而是一段段累積信任的關系。

4.從記憶到認知，軟件硬件化

隨著推理能力快速普及，企業之間真正拉開差距的，是系統是否具備可復用的長期經驗。

剛過去的11月，谷歌新發的論文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》驗證了這一方向：單純卷參數的時代結束了，解決記憶災難是通往AGI的必經之路。

但谷歌需要重構模型的神經網絡架構，乃至下一代芯片的配合。這是漫長的“遠水”，而企業正面臨連續服務斷層的“近火”，必須盡快解決AI客服記不住客戶名字的問題，打通銷售與售后的數據孤島。

這正是紅熊AI的戰略卡位所在。相比于谷歌的宏大愿景，紅熊選擇用工程手段，直接為企業裝配安全可控的、即插即用的“工業級海馬體”。

溫德亮對「甲子光年」坦言，他低估了2025年AI應用市場的爆發力。以往企業對AI多持觀望態度，現在AI應用正在從邊緣走向核心，改變傳統軟件的應用邏輯。

在此背景下，紅熊的野心不止于做一家賣Agent平臺的公司。

此次開源發布，紅熊提供的不僅是一個記憶層協議，更是一套可落地的Agent運行環境，包括記憶系統、任務編排、工具調用、多模態輸入、權限體系。換句話說，不僅能接入記憶，也能直接用這套系統構建、部署和運營自己的AI員工。

當所有的智能體都遵循同一套記憶標準時，信息壁壘將被徹底打破，記憶將連接萬物。但在溫德亮看來，記憶只是起點，紅熊AI最終追求的是從記憶到認知的質變。

“傳統機器人遞水需要拆解為30個機械步驟。而在認知智能模式下，這一過程被簡化為三步：看到水、判斷主人渴了、遞過去。”溫德亮指出，“因為有了‘認知’，系統不再是機械執行指令，而是理解了行為背后的意義。”

這種認知突破，終將從軟件走向硬件。

展望未來5到10年，溫德亮相信，人機共存將成為社會主流形態，紅熊AI也將同步推動記憶科學的“芯片化”，實現“軟件硬件化”的終極形態。

“我們的核心目標是讓機器人實現‘換芯即換人格’，”溫德亮描繪了這樣一個未來，“未來的機器人，本地化記憶存儲在芯片中。無需復雜的后臺調試，插上這塊芯片，它就擁有了特定的性格、習慣和技能。”

從技術趨勢來看，這一天并不遙遠。認知智能的市場接受度或許在明年就會迎來突破。而紅熊AI正在做的，就是為這個即將到來的智慧時代，鋪設最底層的認知鐵軌。

（封面圖來源：電影《記憶碎片》劇照。文中圖片來源：紅熊AI）