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大声 | 10-22 09:32
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受限于 LLMs 固定的上下文窗口，AI 在长时程任务中会频繁‘失忆’。这不仅导致记忆断裂、事实矛盾，更让深度个性化和知识一致性成为空谈。AI 无法利用历史交互数据来理解用户，也无法保留上下文的中间数据，这使其应用价值大打折扣。这不只是一个技术缺陷，更是 AI 走向高级智能的演化桎梏。一个没有记忆的主体，无法形成长期行为的一致性与主动性，更不可能实现真正的自我迭代。个性化、一致性、主动性——这一切演化的前提，都依赖于一个强大的记忆系统。 行业巨头已经用行动做出了证明。无论是 Claude 还是 ChatGPT，都已将长期记忆作为战略级功能推出。这标志着一个清晰的行业风向：记忆，正成为未来 AI 应用的核心竞争力与分水岭；它也是 AI 从‘工具’走向‘智能体’、从被动响应走向主动演化的关键所在。
行业并非没有尝试。RAG 等传统方法提供了初步的补偿方案，一些新兴的记忆系统也开始涌现。然而，这些努力大多是“碎片化”的。市场始终缺乏一个真正可用的、能够覆盖全场景的记忆系统——既要满足一对一陪伴场景，又能够支持复杂的企业多人协作场景。
更重要的是，这个系统必须在精度、速度、易用性和应用适配性上达到高度统一。现实是，这样的解决方案仍然缺位。因此，为大模型装上一个高性能、可插拔、易优化的“记忆外挂”，依然是困扰众多应用、亟待满足的核心刚需。
灵感源自人类大脑的记忆机制
EverMind 团队来源于 盛大集团（Shanda Group），这一曾引领中国数字创新浪潮的科技和投资集团。他们的灵感来自人类大脑的记忆机制：从感官信号编码、海马体索引到皮层长期存储，前额叶与海马体协同完成记忆的形成与提取。这种「类脑」理念，成为 EverMemOS 设计的核心，让 AI 能够像人类一样思考、记忆与成长。这一愿景也与盛大创始人陈天桥在脑科学与 AI 融合研究中的长期投入一脉相承，体现出让人工智能和人类智能相遇的重要意义。
今年10月27-28日，他在天桥脑科学研究院在美国旧金山举办的首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会（Symposium for AI Accelerated Science，AIAS 2025）上系统阐述了包括“长期记忆”在内的发现式智能五种核心能力。他指出，当今的 AI 建立在 “空间结构”范式 之上——这种范式是「瞬时的」「静态的」，本质上通过规模化参数去拟合世界的“快照”；而人类大脑的 “时间结构”范式 是「连续的」「动态的」，其目的在于管理与预测时间流中的信息。在这其中，“长期记忆”正是连接时间与智能的关键环节。
EverMemOS 正是在这一理念的启发下诞生的 —— 让 AI 拥有时间的连续性，使其能够在时间流中记忆、适应与进化。
正是在这样的背景下，EverMind 团队推出了 EverMemOS，一个在场景覆盖和技术性能上均实现关键突破的记忆系统。
在场景覆盖上： 它是行业首个真正能同时支持 1 对 1 对话与复杂多人协作两大场景的记忆系统，并已率先被创新的 AI Native 产品 Tanka 采用。
在技术性能上： 基于创新的生物‘印迹’（Engram）启发式记忆提取与应用技术，EverMemOS 在最主流的长期记忆评测集 LoCoMo 和 LongMemEval-S 上，分别取得了 92.3% 和 82% 的高分，均显著超越了SOTA（State-of-the-Art）水平，树立了新的行业标杆。
EverMemOS 四层架构设计
EverMemOS 受「人脑记忆机制」启发，创新设计了四层结构，并与大脑关键功能区形成类比：
代理层（Agentic Layer）—— 负责任务理解、分解与生成，类比「前额叶皮层」在注意力、计划与执行控制中的作用。
记忆层（Memory Layer）—— 管理长期记忆的提取和结构化存储，对应「大脑皮层网络」的长期巩固存储功能。
索引层（Index Layer）—— 通过Embedding、键值对与知识图谱实现记忆关联和高效记忆检索，类似「海马体」完成记忆的关联与快速索引功能。
接口层（API/MCP Interface）—— 与企业级应用无缝集成，作为AI的“感官接口”与外界交互。
EverMemOS 三大系统特点
特点一：从“记忆数据库”到“记忆处理器” EverMemOS 的首要创新在于，它不仅仅是一个记忆的“数据库”，更是一个记忆的“应用处理器”。它解决了现有方法“只管找，不管用”的核心痛点，通过其独特的推理与融合机制，让记忆能够实时、主动地影响模型的思考和回应，确保 AI 的每一句话都基于对用户的长期理解，从而提供真正连贯、个性化的交互体验。
特点二：创新设计“分层记忆提取”与动态组织 EverMemOS 的核心在于其创新的“分层记忆提取”思想。它不再将记忆视为混乱的文本块，而是将连续的语义块提取为情景记忆单元，再动态地组织成结构化记忆。这种层次化的记忆组织方式，将相关记忆联系起来，解决了纯文本相似度检索难以捕捉隐性上下文的难题，为后续的记忆应用提供了坚实的基础。
特点三：实现业界首个可拓展的模块化记忆框架 在实际应用中，不同场景下的记忆需求差距较大。因此，EverMemOS 创新性地设计了基于使用场景的可拓展记忆框架。它能够灵活支持多种记忆类型，无论是需要高精度、结构化信息的工作场景，还是需要共情、理解隐性情感的陪伴场景，EverMemOS 都能智能地提供最优的记忆组织和应用策略，解决了传统记忆形式单一、无法适应多变需求的难题。
目前，EverMind已在github上开放EverMemOS开源版本，供开发者与 AI 团队部署与试用。Github访问地址为：https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS/。预计在今年晚些时候，团队将发布云服务版本，为企业用户提供更完善的技术支持、数据持久化与可扩展体验，有兴趣的开发者或企业可以在官网（http://everm.com）留下邮箱，将有机会第一时间体验服务。
