我们天天在用 AI，但你有没有发现一个尴尬的问题
不管你跟它聊了多久，它永远像第一次见你
这并不是它“不够智能”，而是它根本没有“记忆”。
什么是 AI Memory
AI Memory（AI 记忆）指的是让大模型/Agent能够在不同会话、不同任务、不同时间段之间持续、稳定地记住用户信息的能力。
它的目标是让 AI 像人类一样，能够：
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• 理解长期上下文 -
• 从以往互动中学习 -
• 根据用户偏好自我调整 -
• 在不同任务之间转移知识 -
• 实现真正的个性化与持续改进
目前多数大型语言模型并不具备这种能力。它们的默认行为是“无状态”的：每次对话都像重新开始，缺乏跨会话记忆。
为什么大模型需要 Memory ？
当我们和 ChatGPT、代码 Copilot 或各种聊天机器人说话时，你可能已经发现：
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• 换一个会话，之前说过的偏好全都没了； -
• 你得一遍遍重复「我喜欢简短回答」「请用中文」之类的信息； -
• 很多「陪伴型应用」每次都是从“你好，我是 XXX”重新演一遍设定。
上下文窗口只是“短期记忆假象”：
开发者一般会通过「把历史对话拼进 prompt」的方式，给模型制造一种“看起来会记住”的感觉。但这依赖的是 LLM 的上下文窗口（context window），而不是一个真正的记忆系统。
很多人会说：我有 RAG（检索增强生成），把对话丢进向量库，之后再搜不就好了？
RAG 解决的是「查知识」的问题，而不是「长记性」的问题
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• RAG 更像是“把外部文档搜出来给 LLM 看”， -
• 它本身对「谁在和我说话」「之前发生过什么」没有概念， -
• 也不关心用户偏好如何随时间变化，只是“给我一段文本我帮你搜相似的”。
AI Memory 的核心能力
为了解决上述问题，我们需要为大模型引入一个记忆系统，一个真正成熟的 AI 记忆系统通常包括：
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1. 自动提取记忆: 从用户互动中自动识别哪些信息值得记住（如喜好、计划、背景、身份）。 -
2. 语义归类与结构化: 将记忆按主题、类型、时间进行组织。 -
3. 置信度与衰减机制: 对信息设置“可信度”和“时效性”，自动过期不重要或陈旧的内容。 -
4. 冲突解决:当用户提供新信息时自动替换、合并或修正旧记忆。 -
5. 情境相关的检索: 仅在有用的任务场景中调用相关记忆，避免噪声。
MemMachine
在调研主流 Memory 组件的时候，一个霸榜的开源项目 MemMachine 映入我的眼帘
今天不妨就用 MemMachine 作为例子带大家看一下 AI Memory 该如何使用，AI Memory 系统应该具备怎样的能力
开源地址：https://github.com/memmachine
官网：https://memmachine.ai
MemMachine 是一个专为 AI Agent 打造的开源“长期记忆系统”，让智能体拥有更像人类一样的真实、可追溯、可提炼的长期记忆能力，由硅谷公司 MemVerge 主导研发。
从上述架构图可以看到，MemMachine 不仅仅提供了Python API，还支持RESTful与MCP，所有Agent项目都可以轻松接入
MemMachine 把记忆分成如下两类
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• 情景记忆（Episodic Memory）：用于保存对话上下文，包括工作记忆（Working Memory）与持久化记忆 （Persistent Memory） -
• 个性化记忆（Profile Memory）：用于保存长期的用户信息
情景记忆被存储在图数据库，档案记忆被存储在关SQL数据库中
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• Working Memory 就是所谓的短期记忆，好比你在输入验证码时，反复阅读记下来的短短信息 -
• Episodic Memory 大家应该很容易理解，就是在对话中提取出来的一些片段，好比你回忆起和朋友共度的美好时光 -
• Profile Memory 在这里值得一提，这是属于用户/企业的一些固有记忆，它又被称为用户画像记忆，现在很少有项目实现了这种记忆，并且用户反馈说此类记忆精准度很高，能记住用户的关键的特征和画像
MemMachine 是一个架构清晰且非常年轻的项目，但是在跑分表现上取得不俗的成绩
LoCoMo 是一个为评估AI Agent的真实长期对话记忆提供了一个公认的Benchmark，上图可以看到 MemMachine 的表现远超大家耳熟能详的Zep, Mem0, OpenAI Memory等等
实战体验
MemMachine 提供了一个 Playground 方便各位开发者来测试 AI Memory
地址: https://huggingface.co/spaces/Memverge/MemMachine-Playground
在第一段对话中，我告诉大模型需要记住一些我的爱好，告诉他我困的时候应该建议我去喝一杯瑞幸
随后我开启了一轮新的对话，可以看到有 MemMachine 加持的 AI 不仅记住了我之前的偏好，并且按照期望给出了个性化推荐。对比之下，如果没有 AI 记忆，AI 只能给出一个朴素的回答
相比此刻你就能够理解为什么 AI Memory 如此重要，MemMachine 的通用记忆架构可应用于任何领域，让普通AI助手一秒升级为专业级智能助手，当智能体具备记忆能力后，它们能在你的应用与解决方案中释放出无限可能。
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• CRM 客服助手： 让你的智能体记住客户的完整历史和销售阶段，主动协助销售团队建立关系、更快推进成交。 -
• 医疗健康导航员： 智能体能够持续跟踪患者病史和治疗进展，为用户提供贯穿全程的健康管理体验。 -
• 个人理财顾问： 智能体会记住用户的投资组合与风险偏好，基于完整历史提供个性化的财务建议。 -
• 内容写作助手： 让你的 AI 记住文案风格指南与专属术语，在所有内容中保持绝对一致性。
总结
从 2017 年成立至今，MemVerge 一直在做一件事：围绕“Memory”打造下一代计算基础设施——从物理内存到云端 Memory Pool，再到如今的 AI Memory。MemMachine 正是他们在 AI Memory 赛道推出的开源项目。
今天，AI Memory 正处在爆发前夜：海外已有十多家开源团队入局，国内也刚刚起步，仍处在亟需共建生态的阶段。它未来很可能像“大模型之于处理器”一样，成为 Agent 系统不可或缺的“内存层”。
RAG 是“烂笔头”，AI Memory 是“好记性”。随着智能体成为下一代应用形态，真正能落地的能力都离不开一个可靠的记忆系统。
所以，如果你正在做 AI 产品、构建 Agent，或对这个方向感兴趣，不妨一起参与、使用、甚至贡献 MemMachine 这个开源项目。
GitHub：https://github.com/memmachine
官网： https://memmachine.ai/
