現在用 AI，最怕的不是它不會，而是它不記得。

比如，我家的狗叫(jiao)「十六」。

前一天，我剛手把手（打字）教會它“十六是我家狗”，還分享了三小時寵物日常。過兩天打開新對話，我興沖沖地發了句：“十六昨天終于學會游泳了！”結果，它用那種最標準的 AI 腔調回我：“很抱歉，您提到的「十六」是指什么？”

兄弟們，那一刻我的(de)血(xue)壓“噌”就上來了。這(zhe)就是現實版的(de)“賽博(bo)背叛”啊(a)？??

一、AI 為啥總是“金魚記憶”？

雖然如今的 AI 已具備短期記憶，卻難以真正理解用戶——這幾乎是當下所有 AI 用戶的核心痛點。其根本原因，正是模型缺乏長期記憶能力。

這也是為什么業界都在卷記憶：從 OpenAI 的長期記憶實驗，到各類 Memory Agent 框架，大家都在試圖解決如何讓模型記住用戶這件事。

要理解這個問題，我們得從模型的記憶架構說(shuo)起。傳(chuan)統(tong) LLM 的記憶機制主要分兩(liang)類：

• 參數記憶（Parametric Memory）：“焊”在模型權重里的知識，更新極其困難。
• 激活記憶（Activation Memory）：對話時臨時的上下文緩存，純“日拋”記憶，會話結束當場失憶。

這意味著，模型在生成回答時，所能“看到”的信息完全取決于上下文窗口的大小。當上下文(wen)過長(chang)時，計算量將(jiang)以平方級增長(chang)。為了控制計算成本，模型會自動遺忘較早的內(nei)容。于(yu)是，LLM 能和你(ni)聊邏輯，它卻記(ji)(ji)不住你(ni)家狗的名字。能總結論文(wen)，卻記(ji)(ji)不住你(ni)昨天說過的喜好。

更為嚴重的問題是幻覺——當模(mo)型缺乏(fa)連續(xu)上下文時，會自動補全缺失的信息，從(cong)而生成看似合理但(dan)錯(cuo)誤的回答(da)。

過去大家用 RAG（檢索增強生成）或外部數據庫來緩解這個問題，但那些方案大多是臨時記憶：能查能存，卻(que)不懂何(he)(he)時調(diao)取、何(he)(he)時更新，更談不上長期(qi)記憶。

二、讓記憶成為一種系統資源：MemOS 登場

直(zhi)到(dao)前段(duan)時間(jian)，我在 GitHub 上刷到(dao)一個(ge)開源項目——MemOS 專為 LLM 設計的長期記憶(yi)系統。

GitHub 地(di)址：

在(zai)了解 MemOS 之前(qian)，我一直認為 AI 記(ji)憶系統只(zhi)(zhi)是一堆“補丁(ding)”，開發者不得不反復折騰嵌入(ru)、檢索(suo)和更(geng)新等繁瑣的(de)邏輯。而 MemOS 的(de)理(li)念，是把(ba)“記(ji)憶”抽象為系統級能力——你只(zhi)(zhi)需告訴(su)它(ta)要記(ji)住的(de)內容，其余(yu)都由系統自動處(chu)理(li)。

這聽起來就像人腦的記憶機制：我們不是刻意存儲信息，而是讓重要的東西自然被記住。MemOS 就是在讓 AI 擁有這種類人式的長期記憶能力。

三、記憶系統，如何“自己思考”？

我扒(ba)了扒(ba)它(ta)的(de)文檔，發(fa)現 MemOS 的(de)記憶架構設計確實有(you)點“東西”。

它(ta)并非簡單(dan)地將(jiang)聊(liao)天記錄存入數(shu)據庫，而是在每(mei)一條記憶之間建立(li)關(guan)聯——類似(si)維基(ji)百科的(de)超(chao)鏈(lian)接。它(ta)參考(kao)了操作系統(tong)的(de)分層(ceng)思想，將(jiang)記憶系統(tong)劃分為(wei)三層(ceng)。

當我和 AI 聊到“十六”，系統不只是存下“十六 = 狗”這條信息，而是還會同時捕捉到對話的時間、情緒、上下文主題，并自動在它們之間建立語義鏈接。這樣，下次你提(ti)“帶十(shi)六去看獸醫(yi)”，AI 就能主動推斷出(chu)「十(shi)六」是(shi)那只寵物，而(er)不是(shi)把它當作一個數字。

換(huan)句話(hua)說，MemOS 是讓 AI “長記(ji)性”的操作(zuo)系統。它不(bu)僅存數據，還能(neng)在推理中動態調度(du)、復用和更(geng)新這些記(ji)憶。

更智能的是，系統會自動修剪和優化這張記憶圖譜。當某些信息（比如「十六」）被頻繁使用時，MemOS 會提高其優先級；反之則逐漸淡化。久而久之，系統會形成一張動態演化的記憶圖譜，不斷重塑、篩選、連接。

這意味著，AI 不再是死(si)記硬背的(de)機器，而(er)是會(hui)“取舍”的(de)伙伴。

四、從 Prompt 到 Context：記憶驅動的上下文工程

有了記性，還得會“用”才行。這就引出了上下文工程 這個核心技術。

• 傳統 Prompt 工(gong)程(cheng)：依賴“人工(gong)填鴨”，手動拼接(jie)提示詞(ci)模板。

• MemOS 模式：Prompt 不再是一次性的提示詞輸入，而是一個動態上下文重構的過程。

模型每(mei)次生成前，MemOS 會根據任務意圖自(zi)動“三連(lian)”：

1. 檢索： 從記憶庫中查出相關內容；
2. 評估： 評估上下文權重；
3. 注入： 將結果組織成結構化上下文并注入模型輸入。

比如向 AI 提問：幫(bang)我查查上(shang)次說的那個”Redis 優化方案”。MemOS 會立刻自動找到歷史(shi)記錄，組(zu)合為上(shang)下文。

[2024-10-10] Redis 優化建議： 
1. 使用 pipeline 批量命令；
2. 調整內存回收策略；
3. 添加監控指標。

再交給模型生成回答。這不僅極大減少了幻覺概率，也讓推理更(geng)加(jia)穩健，具備了記(ji)憶連續性。

五、三步讓 AI 記住「十六」

MemOS 已(yi)經(jing)為 AI 應用開(kai)(kai)發的(de)(de)開(kai)(kai)發者，提供了完善(shan)的(de)(de) API 與 SDK，并(bing)且(qie)可以(yi)無縫集成(cheng)主流(liu)智能體框架（如 Dify、LangGraph、Coze 等）。

以 Dify 為例(li)，接入流程非常(chang)簡單：

1.配置節點
在(zai) Dify 的 ChatFlow 中添加(jia)兩個 HTTP 節點：

• /product/search：檢索歷史記憶
• /product/add：寫入新記憶

2.連接邏輯節點

• 將 search 的輸出作為模型輸入前的“上下文擴展”
• 將模型的生成結果通過 add 節點寫回 MemOS

3.示例代碼

# 添加記憶
curl -X POST "//127.0.0.1:8002/product/add" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "十六是我家的狗"},
    {"role": "assistant", "content": "明白了，十六是你的狗狗！"}
  ],
  "mem_cube_id": "user_001"
}'

# 檢索記憶
curl -X POST "//127.0.0.1:8002/product/search" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "mem_cube_id":"user_001",
  "query":"十六是誰",
  "top_k":3
}'

幾行(xing)代碼(ma)，就能讓 Dify 應(ying)用真正(zheng)“記(ji)住(zhu)”我(wo)家(jia)的(de)狗「十六」！然后我(wo)還(huan)測試了一(yi)下，讓它記(ji)住(zhu)「十六」的(de)生日，然后一(yi)周后再問它：“下周有什么要記(ji)得的(de)事(shi)嗎？”

它回答：“「十(shi)六」的生日要到了，別忘了準(zhun)備小蛋糕。”

老實說，那一刻，我真有點被“治愈”到了。因為這不只是記憶被保存了，而是語境、情感和關系被理解并延續了。

這就是記憶的力量，讓 AI 從一個工具變成了伙伴。

六、寫在最后

人們常說“大模型的能力邊界在模型之外”，而記憶，特別是模型長期記憶，就是讓 AI 突破邊界的關鍵一步。

我認為，AI 不(bu)缺(que)(que)知(zhi)識，也不(bu)缺(que)(que)算力(li)，真正缺(que)(que)的是(shi)「連續(xu)性」——一種能跨(kua)越(yue)會話、理(li)解(jie)上下(xia)文(wen)、記住人和關系(xi)的能力(li)。

這，正是 MemOS 這樣的 AI 記憶系統(tong)試圖重塑的核心方向。

GitHub 地址：

或許在不久的未來，我們不會再說(shuo)「和 AI 對話」，而是說(shuo)「與一個(ge)真正(zheng)記得你的智(zhi)能體交流」。

因為到那時，AI 就不會再忘記 「十六」 的名字了。