該項(xiàng)目來自百家 AI，是北京郵電大學(xué)白婷副教授所指導(dǎo)的研究小組， 團(tuán)隊(duì)致力于為硅基人類傾力打造情感飽滿、記憶超凡的智慧大腦。

大語言模型受限于固定上下文窗口，長期對(duì)話中「失憶」、記憶斷裂等問題頻發(fā)，北郵百家 AI 團(tuán)隊(duì)重磅推出首個(gè)大模型記憶操作系統(tǒng)開源框架 MemoryOS。巧妙融合計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)原理與人腦分層記憶機(jī)制，構(gòu)建段頁式三級(jí)存儲(chǔ)架構(gòu)及四大核心模塊（存儲(chǔ)、更新、檢索、生成），提供全鏈路用戶記憶管理方案，讓 AI 智能體擁有持久「記性」與深度「個(gè)性」。

開源項(xiàng)目地址：https://github.com/BAI-LAB/MemoryOS

大型語言模型（LLMs）固定的上下文窗口如同狹窄的信息通道，導(dǎo)致 AI 在長期對(duì)話中頻繁「失憶」, 常常導(dǎo)致記憶斷裂、事實(shí)不一致，個(gè)性化交互體驗(yàn)也大打折扣?，F(xiàn)有提升 LLM 記憶能力的方法雖各有側(cè)重（如知識(shí)提示、RAG 檢索優(yōu)化或模型參數(shù)驅(qū)動(dòng)），但均缺乏一個(gè)統(tǒng)一的操作系統(tǒng)來對(duì) AI 智能體的記憶進(jìn)行系統(tǒng)性、綜合性的管理。

北郵百家 AI 團(tuán)隊(duì)突破性地提出記憶操作系統(tǒng) MemoryOS，旨在為 AI 智能體實(shí)現(xiàn)全面、高效的記憶管理。通過打造強(qiáng)大的「記憶操作系統(tǒng)」，讓 AI 智能體長效記憶與個(gè)性化交互成為可能。MemoryOS 在主流基準(zhǔn)測試中顯著提升了 AI 在長對(duì)話中的上下文連貫性和個(gè)性化記憶保留能力，在 LoCoMo 基準(zhǔn)上，模型的 F1 和 BLEU-1 分?jǐn)?shù)平均提升了 49.11% 和 46.18%。

大模型記憶管理

MemoryOS 借鑒了現(xiàn)代操作系統(tǒng)中成熟的內(nèi)存管理原則，采用短期、中期、長期三級(jí)分層記憶存儲(chǔ)體系（實(shí)時(shí)對(duì)話存儲(chǔ)、主題信息整合、個(gè)性化知識(shí)沉淀），包含四大核心功能：記憶存儲(chǔ)、記憶更新、記憶檢索和響應(yīng)生成，全方位管理 AI 記憶系統(tǒng)。MemoryOS 支持本地部署，為大模型搭載統(tǒng)一的記憶管理插件。

MemoryOS 賦予 AI 三大「記憶超能力」：

?長效記憶不死板：通過「記憶存儲(chǔ) + 動(dòng)態(tài)更新」雙引擎，讓多輪對(duì)話的上下文關(guān)聯(lián)像人類回憶般自然連貫，千輪交流不「斷片」，用戶畫像隨每一次互動(dòng)持續(xù)生長；

?按需喚醒夠精準(zhǔn)：四大核心模塊（存儲(chǔ)、更新、檢索、響應(yīng)）協(xié)同運(yùn)作，如大腦神經(jīng)突觸般快速定位所需信息，既避免「記憶過載」，又杜絕「關(guān)鍵信息丟失」，讓應(yīng)答始終貼合歷史語境；

?個(gè)性交互有溫度：不再依賴預(yù)設(shè)模板，而是基于沉淀的用戶記憶生成專屬回應(yīng) —— 從初次對(duì)話的興趣標(biāo)簽，到百次交流后的習(xí)慣洞察，AI 真正成為「懂你過去，更知你所需」的智能伙伴。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

百家 AI 團(tuán)隊(duì)在多種基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，包括評(píng)估多輪對(duì)話能力的 GVD 數(shù)據(jù)集和專為評(píng)估長期對(duì)話記憶能力設(shè)計(jì)的 LoCoMo 基準(zhǔn)。

1. 顯著性能提升：MemoryOS 在所有測試的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上均展現(xiàn)出卓越性能。特別是在 LoCoMo 基準(zhǔn)測試中，搭載 MemoryOS 的 GPT-4o-mini 模型，相較于基線方法，在 F1 和 BLEU-1 上分別取得了平均高達(dá) 49.11% 和 46.18% 的顯著提升。

2. 高效的平衡： MemoryOS 不僅性能強(qiáng)大，還在計(jì)算效率方面表現(xiàn)良好，例如，與 A-Mem * 相比，它需要的 LLM 調(diào)用次數(shù)顯著減少 (4.9 vs 13.0)，而與 MemGPT 相比，其消耗的 token 數(shù)量也大幅降低 (3,874 vs 16,977)，實(shí)現(xiàn)了性能與效率的有效平衡。 

記憶管理展示

為了直觀展現(xiàn) MemoryOS 的強(qiáng)大能力，不妨來看一個(gè)生動(dòng)的對(duì)比。想象一下，您數(shù)周前和 AI 助手表達(dá)了健身目標(biāo)后，某天突然想吃漢堡并咨詢 AI 建議時(shí)，MemoryOS 不僅能給出低脂美食推薦，還會(huì)貼心地結(jié)合您之前的健身意愿，提醒您「別忘了還要去健身房哦！」。這種對(duì)過去對(duì)話細(xì)節(jié)的精準(zhǔn)把握和對(duì)用戶長期目標(biāo)的持續(xù)關(guān)注，使得搭載 MemoryOS 的 AI 系統(tǒng)在交互中展現(xiàn)出遠(yuǎn)超普通模型的連貫性和個(gè)性化深度，從而極大地提升了用戶體驗(yàn)。

期望和愿景

百家 AI 團(tuán)隊(duì)提出前沿洞察：在 AI 時(shí)代，誰掌握用戶記憶，誰就能贏得未來競爭的主動(dòng)權(quán)。大模型的進(jìn)化路徑不僅遵循模型規(guī)模擴(kuò)張的「Scaling Law」準(zhǔn)則，當(dāng)搭載 MemoryOS 記憶操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)記憶的高效管理時(shí)，模型的認(rèn)知能力將迎來質(zhì)的躍升，或?qū)⒂瓉?nbsp;Memory Scaling 階段。MemoryOS 將為大模型帶來新的機(jī)遇：

?時(shí)空個(gè)性化交互整合能力：MemoryOS 打破普通模型短期記憶瓶頸，借助 “記憶喚醒 - 目標(biāo)匹配 - 個(gè)性適配” 機(jī)制，在長周期對(duì)話中實(shí)現(xiàn)個(gè)性化與連貫性的深度融合。

?動(dòng)態(tài)構(gòu)建個(gè)性化用戶信息網(wǎng)絡(luò)：通過每一次對(duì)話交互，MemoryOS 持續(xù)描摹用戶畫像，使其成為 AI 時(shí)代解碼個(gè)體個(gè)性化需求的原生入口，實(shí)現(xiàn)從「單次服務(wù)」到「持續(xù)理解」的升級(jí)。

?智能迭代賦能多場景需求解碼：基于對(duì)用戶的深度理解，MemoryOS 支持 AI 自主感知需求并持續(xù)迭代，在搜索場景中解碼消費(fèi)需求，助力智能營銷精準(zhǔn)鎖定用戶意圖；同時(shí)塑造「智能伙伴」角色，通過長期交互進(jìn)化為理解用戶全維度需求的服務(wù)中樞。

這一創(chuàng)新推動(dòng) AI 實(shí)現(xiàn)從「依賴指令的被動(dòng)應(yīng)答」到「理解意圖的主動(dòng)交互」的重要躍升。依托 MemoryOS，AI 能夠深度解析用戶的潛在需求與行為邏輯，逐步進(jìn)化為具備持續(xù)學(xué)習(xí)能力的智能伙伴，推動(dòng)人工智能向更具理解深度的認(rèn)知智能階段邁進(jìn)。