雇佣过目即忘的天才：为什么企业级AI总在浪费钱？| 甲子光年

让AI从“临时工”进化为“老员工”。

作者｜田思奇

编辑｜栗子

智能，并非由算力堆砌而来。

无论是人类大脑还是硅基系统，维持稳定判断的前提只有一个：记住过去，才能读懂现在。没有记忆，再聪明的推理也只能停留在临场反应。

在克里斯托弗·诺兰的电影《记忆碎片》中，主角拥有完整的旧记忆，但在一场意外后无法形成新的长期记忆，他只能依靠拍立得和纹身保持与世界的连接。今天的AI Agent也是如此：学习过静态知识库，可以执行任务；但却缺乏连续性，动态数据割裂。

行业的主流解法是给大模型外挂RAG（检索增强生成），但这更像是给健忘的人配了一本字典。它解决的是“查阅”问题，而非“认知”问题。

成立于2024年的红熊AI给出了新解法：智能不取决于你知道多少，而取决于你记住了什么。其核心产品“记忆熊”（Memory Bear）近日宣布开源。这一整套记忆系统结合Agent平台，让企业真正拥有了“长期记忆的AI员工”。

“我们不是在造神，而是在造帮人类解决问题的工具。”红熊AI创始人兼CEO、记忆熊首席科学家温德亮对「甲子光年」表示。

在模型能力日益趋同的今天，AI正从算力之争，走向记忆之争。

1.做了RAG，业务还是上不去？

想象一下：你花重金挖来一位智商超群的CXO。他博闻强识，反应敏捷，但有个致命缺陷：记忆如同金鱼般短暂。上午处理过的投诉，下午忘得一干二净；换个办公室，不认识老客户了。

听起来荒诞，却是当下企业部署AI的现实。模型的回答足够聪明，但业务准确度支离破碎。为了唤醒这位“健忘的天才”，企业被迫花费大量token重新训练，支付着昂贵的“记忆税”。

这意味着什么呢？意味着客服不知道销售的承诺，销售不知道售后的进度。同一位用户不得不向AI重复3遍问题，导致负面情绪堆积。

这种割裂同样发生在模型之间：多个Agent各自独立形成数据孤岛，无法共享上下文记忆，协作效率极低。

深入AI客服业务时，温德亮对此深有体会。他发现无论模型参数多大，推理性能再优秀，业务回答的准确率始终卡在瓶颈期，无法满足B端严苛的交付标准。

“为了解决这个问题，我们最初尝试过行业许多标准解法：外挂RAG或拉长上下文窗口、训练模型、优化参数等等。”温德亮向「甲子光年」回忆。但现实给了团队一记闷棍：这些方案本质上是“黑盒”。企业把文档塞进去，却无法控制系统记住了什么、遗忘了什么。

结果是，系统变成了只进不出的“信息垃圾桶”，模型幻觉频发。就像老师把整本书丢给学生，却不告诉他哪些是考点。

失败的尝试，让温德亮意识到：企业需要的不是一个更厚的笔记本。要想让AI从工具变成能协作的智能体，必须让历史真正影响未来，而不是仅仅被检索到。

这成为了红熊AI诞生的原点——放弃修补，彻底重构，打造一套透明可控的记忆操作系统，完全围绕实际业务需求进行记忆的结构化处理，让AI可以如同人类一样产生灵活的记忆能力。

在温德亮看来，若不进行结构化，AI无法有效调用信息，更无法进行逻辑校验。他举了一个生动的例子：“‘巴黎是法国首都’是常识。但若有人多次误导AI说‘巴黎不是’，传统模型极易受‘近因效应’干扰产生错误认知。”

红熊的系统则不同，它通过规则验证机制甄别矛盾信息，拒绝写入错误认知。这种能力让AI拥有了“批判性思维”，不再是人云亦云的复读机。

自2024年11月立项以来，红熊AI在荒原上依靠商业化验证摸索，试图将人类记忆的核心动作——编码、存储、校准全部做成标准化的工程系统。

对于企业而言，模型可以被替代，但经验不能；算法可以共享，但记忆沉淀无法复制。当所有的竞争对手都用上同样的模型时，唯一的护城河，是企业拥有的私有记忆资产。

真正的智能差异，将由记忆沉淀拉开。

2.如何构建可进化的记忆层架构？

拒绝做简单外挂缓存的记忆熊，主要致力于在工程层面复现人类记忆的复杂机制，通过逻辑联想、隐性感知、语境校准、智能遗忘等步骤，构建了完整的记忆闭环。

重构始于对连接方式的质疑。在目前的AI技术栈中，向量数据库几乎是标配。虽然它处理简单问答效率极高，但其“相似度匹配”的原理本质上还是查字典，缺乏生物大脑触类旁通的弹性。

为了突破这一局限，记忆熊构建了基于动态图谱的逻辑联想机制。

这就像人类听到“咖啡”，下意识联想到的不仅是饮料，还有早晨、通勤和提神。在传统AI眼中，“会开车”只是孤立标签；在新架构下，它被标记为需要长期固化的技能。这种从机械匹配到动态语义网络的跨越，让AI拥有了类似人类的联想本能。

逻辑推理只是起点，更深层的挑战在于捕捉“不可言说”的潜台词。旧系统只能记住用户“说了什么”，却忽略了“没说什么”。

为此，记忆熊引入了独立的隐性记忆引擎。当用户抱怨“冷”时，传统模型等待指令，而该引擎会联动室温与季节背景，自动推荐围巾。甚至当一位用户再次接入服务时，记忆熊回忆起的不仅是上次的投诉内容，还有当时他愤怒的情绪值以及随后的平静过程。从此，AI不再是冷冰冰的逻辑机器，而是开始进化为具备共情能力的伙伴。

然而，屏幕里的算法可能是完美的，现实中的数据是杂乱的。用户的表达往往碎片化甚至前后矛盾。

为了在混乱中建立秩序，记忆熊开发了动态语境校准和和记忆质量评估。如果用户上午说“要红色”，下午改口“还是喜欢蓝的”，传统的线性存储会导致决策分裂。而记忆熊引入了类似人类常识的判断机制，结合时间戳识别出这是一次“意图修正”，自动用新需求覆盖旧记忆。实测数据显示，这种机制将因信息冲突导致的语境偏移率降低82%。

对人类认知的极致模仿，不仅体现在“如何记住”，更体现在“如何遗忘”上。在以token计费的时代，盲目追求“记住所有事”是对算力的极大浪费。

为此，记忆熊引入记忆萃取引擎。执行的是高精度的“物理剪枝”：实时剥离对话中的寒暄与废话，只保留关键信息点。更高的技术壁垒还在于自我反思引擎。它模拟了人类深度的反思过程——就像人脑在入睡后会梳理经历、修正认知一样，该引擎能在时间维度，事实维度，逻辑维度对知识图谱深度优化，将碎片化的瞬时记忆，蒸馏为结构化的工作记忆。

同时，记忆熊独有的记忆遗忘引擎，也通过数学驱动的记忆激活度，而非死规则，管理长期记忆衰减与强化。

“我们遵循艾宾浩斯遗忘曲线。AI不该记住所有事，对于用户无意识的行为或无需留存的信息，系统会自动判定为无需记忆。这是对算力的节省，也是对人性的尊重。”温德亮指出。

这种基于场景感知的语义权重计算，让成本压缩为1/24。企业不再需要为海量的废话买单，AI的反应速度也因为负担减轻而变得更加敏捷。

当个体记忆被精准管理后，红熊通过自研的Red Bear Swarm框架，将记忆层独立为所有智能体通用的“中央大脑”。针对销售AI与风控AI可能出现的决策冲突，系统确立了“明确决策主体”的规则，解决了多智能体“打架”的问题，让AI团队协作成为可能。

在LOCOMO数据集测试中，记忆熊单跳问答、多跳推理、开放泛化和时序处理四大核心任务中，其关键指标均超越MemO、Zep、LangMem等现有主流方案，实现97%的token效率提升和82%的语境偏移率降低，扭转了传统记忆系统“高消耗、低准确”的困境。

在技术的演进中，红熊始终保持着对伦理的审视。

“人类的道德本质上源于记忆。”温德亮强调。记忆熊可区分显性和隐性记忆，其核心逻辑不是“该如何记”，而是尊重“该如何做”，满足个性化隐私需求。

为了消除企业对“黑盒”的顾虑，记忆熊用户也可实时查看对话如何被存储或遗忘，配合严格的审核机制，确保敏感信息有效隔离。

当这项技术走出实验室，真正的价值才刚刚开始。

3.消除情绪断层，AI服务的最后一公里

记忆熊的核心任务，并非仅仅是提升每一次问答的准确率。它需要从这些断裂的业务流中，重建一种稀缺的资源——时间的连续性。

先看零售与客服领域，这里是企业AI“记忆税”最重的地方。过去，客服轮岗导致用户被迫重复陈述，负面情绪层层叠加。接入记忆熊后，体验被彻底重构：当一位因物流延误而愤怒的用户下午再次接入，AI不再机械问候，而是直接延续上午的对话：“您好，关于您反馈的异常，已加急处理，目前状态是……”

AI继承了上一次的情绪脉络与任务进度，服务未因时间切断而断层。在实际案例中，这种拥有“资深导购”记忆的接待能力，将人工替代率推高至70%。解决问题本身，就是最好的情绪抚慰。

在更复杂的场景中，用户需求不是静态的点，而是一条动态流淌的线。传统AI捕捉孤立关键词，红熊则理解线条走向。

以电商为例，系统能理解用户的兴趣迁移。它能捕捉到新手父母的需求从新生儿睡袋到辅食机的演变，提供具备上下文的建议。AI不再仅仅是推销商品，而是理解并陪伴一个家庭的生命周期。

在医疗领域，记忆价值在于辅助决策。传统的问诊AI每次都在重新“查户口”，而红熊系统能调用历史病程辅助判断。在影像诊断中，通过关联对比当前与历史影像，系统能精准识别病变的演进情况。这种基于时间维度的纵向对比，比单次诊断更具临床价值。

同样的逻辑延伸至教育。红熊摒弃了竞品的“题海战术”，转而记录学生的认知轨迹。区分已掌握与未掌握的知识点，像经验丰富的老师画重点一样，让学生只学该学的，大幅提升效率。

在营销端，记忆功能解决了企业最头疼的“盲目投放”问题。当企业没有现成客户画像时，系统可基于开发者的记忆——即对目标客户的定位作为初始画像，在茫茫人海中精准捕获潜在客户。而通过记忆大量客户的共同特征，系统能自动提炼出核心关注点并进行二次强化。

无论是零售、医疗还是教育，这些看似风马牛不相及的场景，都在被同样的痛点折磨：遗忘、割裂和重复劳动。

红熊AI所做的，不仅是让回答更准确，更让AI从即用即弃的问答机器，升级为可持续的智能服务体系。商业交互不再是零和博弈，而是一段段累积信任的关系。

4.从记忆到认知，软件硬件化

随着推理能力快速普及，企业之间真正拉开差距的，是系统是否具备可复用的长期经验。

刚过去的11月，谷歌新发的论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》验证了这一方向：单纯卷参数的时代结束了，解决记忆灾难是通往AGI的必经之路。

但谷歌需要重构模型的神经网络架构，乃至下一代芯片的配合。这是漫长的“远水”，而企业正面临连续服务断层的“近火”，必须尽快解决AI客服记不住客户名字的问题，打通销售与售后的数据孤岛。

这正是红熊AI的战略卡位所在。相比于谷歌的宏大愿景，红熊选择用工程手段，直接为企业装配安全可控的、即插即用的“工业级海马体”。

温德亮对「甲子光年」坦言，他低估了2025年AI应用市场的爆发力。以往企业对AI多持观望态度，现在AI应用正在从边缘走向核心，改变传统软件的应用逻辑。

在此背景下，红熊的野心不止于做一家卖Agent平台的公司。

此次开源发布，红熊提供的不仅是一个记忆层协议，更是一套可落地的Agent运行环境，包括记忆系统、任务编排、工具调用、多模态输入、权限体系。换句话说，不仅能接入记忆，也能直接用这套系统构建、部署和运营自己的AI员工。

当所有的智能体都遵循同一套记忆标准时，信息壁垒将被彻底打破，记忆将连接万物。但在温德亮看来，记忆只是起点，红熊AI最终追求的是从记忆到认知的质变。

“传统机器人递水需要拆解为30个机械步骤。而在认知智能模式下，这一过程被简化为三步：看到水、判断主人渴了、递过去。”温德亮指出，“因为有了‘认知’，系统不再是机械执行指令，而是理解了行为背后的意义。”

这种认知突破，终将从软件走向硬件。

展望未来5到10年，温德亮相信，人机共存将成为社会主流形态，红熊AI也将同步推动记忆科学的“芯片化”，实现“软件硬件化”的终极形态。

“我们的核心目标是让机器人实现‘换芯即换人格’，”温德亮描绘了这样一个未来，“未来的机器人，本地化记忆存储在芯片中。无需复杂的后台调试，插上这块芯片，它就拥有了特定的性格、习惯和技能。”

从技术趋势来看，这一天并不遥远。认知智能的市场接受度或许在明年就会迎来突破。而红熊AI正在做的，就是为这个即将到来的智慧时代，铺设最底层的认知铁轨。

（封面图来源：电影《记忆碎片》剧照。文中图片来源：红熊AI）