记忆外挂来了！赋能AI开源记忆系统EverMemOS发布

EverMind团队创新打造的旗舰产品EverMemOS近日发布，并在github开放开源版，供开发者与AI团队部署试用，而云服务版本预计年内发布，为企业用户提供更完善技术支持、数据持久化与可扩展体验。

这是一款面向人工智能智能体的世界级长期记忆操作系统。目前，在LoCoMo、LongMemEval-S等主流长期记忆评测集上，EverMemOS表现已超越此前工作，成为新的SOTA。

在首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会上，盛大创始人陈天桥系统阐述包括“长期记忆”在内的发现式智能五种核心能力。

以类脑为设计理念 让AI拥有时间的连续性

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”，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，无法保留上下文的中间数据，使其应用价值大打折扣。无论Claude还是ChatGPT，已将长期记忆作为战略级功能推出，标志着记忆正成为未来AI应用核心竞争力与分水岭。

如何为大模型装上一个高性能、可插拔、易优化的“记忆外挂”？盛大集团EverMind团队从感官信号编码、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，创新推出旗舰产品EverMemOS，这种“类脑”理念成为其设计核心，让AI能像人类一样思考、记忆与成长。

10月27日-28日，在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，盛大创始人陈天桥系统阐述包括“长期记忆”在内的发现式智能五种核心能力。他表示，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。其中，“长期记忆”正是连接时间与智能的关键环节。

EverMemOS正是在这一理念启发下诞生，让AI拥有时间的连续性，使其能在时间流中记忆、适应与进化。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，已率先被AI Native产品Tanka采用；在技术性能上，基于创新的生物“印迹”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92.3%和82%得分，均显著超越SOTA（State-of-the-Art）水平。

创新四层架构 能智能提供最优应用策略

据介绍，EverMemOS受人脑记忆机制启发，创新设计四层结构，与大脑关键功能区形成类比：代理层负责任务理解、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；接口层与企业级应用无缝集成，作为AI的“感官接口”与外界交互。

此外，EverMemOS呈现从“记忆数据库”到“记忆处理器”、创新设计“分层记忆提取”与动态组织以及实现业界首个可拓展的模块化记忆框架等三大系统特点。具体而言，EverMemOS首要创新在于解决了现有方法“只管找，不管用”的核心痛点，通过其独特推理与融合机制，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。它不再将记忆视为混乱的文本块，而是将连续语义块提取为情景记忆单元，再动态组织成结构化记忆，解决纯文本相似度检索难以捕捉隐性上下文的难题。创新性设计基于使用场景的可拓展记忆框架，能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。

南都研究员：袁炯贤（受访者供图）