这些AI，开始替你记住见过的每一个人

来想象一个很常见的场景：

你在一场大会上认识了一个创业者。几周后你想找他，但名字忘了，只记得他来自深圳、正在找欧洲渠道，你还答应介绍给他一位投资人。

这时候，大概率手机通讯录和微信都帮不上忙了。因为你得先想起来对方是谁，才能找到他的联系方式。至于名片，早都不知道扔哪儿去了。

这事不算严重，但多少有点烦人。

不过，现在有一批 AI 公司想帮你解决这个烦恼。

就在这个月，一款叫 ConnectMachine 的应用发布了新版本。正如这个名字暗示的，ConnectMachine 想让用户在这里记录自己的人际关系。

你可以直接问它：“我在开发者大会认识的金融科技从业者是谁？”

如果你忘记了名字， ConnectMachine 能根据地点、行业和相识背景，帮你把这个人找回来。

ConnectMachine 2.0 近期上线了Product Hunt

我顺着这个产品查了一圈，才发现这个领域已经聚集了一批年轻公司。除了 ConnectMachine，还有 LinkBase、Revolv、Fidelius 等产品。

这些公司成立于 2023～2026 年，都在给手机补上一种过去欠缺的能力：保存你和他人的交往记忆，并基于这些“个人上下文”，帮助人们维护更有质量的人际往来。

填上“见面以后”的空白

联系方式可以存很多年，相识的记忆却常常从散场后就开始蒸发。

我们已经有很多保存“人”的工具。通讯录存姓名和电话，日历存见面的时间，录音软件存谈话，社交平台存公开资料，待办事项存下一步的承诺。但这些信息分散在不同地方，彼此割裂，没有围绕人和人的关系串联起来。

刚刚提到的这批 AI 公司，想做的就是把这些信息连在一起。

它们正在做四件事：

• 第一，收集“人”的基本信息。用户可以通过扫描名片、胸牌和二维码等方式，把联系人、日历与会议参与者等“人脉”基本信息记录下来。

• 第二，记录相处过程。语音、笔记、会议转录、照片、地点、共同经历和彼此的约定，都能被统一归到对应的联系人名下，并持续更新。

• 第三，按“记忆”找人。在这些 AI 应用中，用户可以只凭行业、地点、共同话题和模糊印象，找到对应的联系人。

  
  

• 第四，辅助社交。有了以上这些信息，AI 就能充当“私人助理”，在用户和他人见面前生成对方的背景信息简报。见面后，AI 还会负责整理交谈信息，记录 to-do-list，设置提醒，安排会议。它还可以寻找共同联系人，促进社交。

有了这些工具，你再去参加一场行业大会，流程大概是这样的：

你先在现场扫胸牌或者名片，把认识的人记录下来。再把当天的见闻直接说给这些应用，系统自动整理人物和背景。这些信息会被一直保存，哪怕过了几个月后，用户依然可以凭一句模糊的描述，在应用里找回当时认识的人和那段记忆。

好多AI人际记忆网️

了解了大致功能，再来看看这些公司具体是怎么做的。

首先是 ConnectMachine，它想先解决“怎么把人记录下来”的问题。

这家公司成立于2025年，同年12月22日在 Product Hunt 发布第一版产品，立即就拿到了当日第一。

它的第一版产品很像一套“名片扫描王”，用户能用它创建不同身份的卡片，通过二维码、Apple Wallet、Google Wallet 或 AirDrop 分享。如果遇到纸质名片、活动胸牌和 LinkedIn 二维码，也可以直接扫描保存。

很快，这家公司又开始思考“交换信息以后怎么办”。

ConnectMachine 的联合创始人 S.S. Rahman 提到，第一版上线后，团队和数百名用户交流反复听到同一个要求：大家不缺另一个名片扫描器，而是希望一次握手相识不再止于一面之缘，能产生后续的合作与交流。

于是就有了最近我们看到的最新版本。

ConnectMachine 给名片接上了一条记忆链，用户扫描联系人时可以自己补一段语音备注；开会时可以录音、转录、生成摘要，再把不同说话人关联到具体联系人；系统还会按活动自动归组，保留原始名片图片，合并重复联系人。

到了需要找人的时候，ConnectMachine 内置的 AI 助手 —— AI Concierge 可以按行业、职位、技能、地点和相识场景帮用户查询。它还能设置短信或邮件提醒，推荐介绍对象，并安排下一场会议。

通过ConnectMachine直接安排会议

另外一家公司，LinkBase 的切入点更瞄准线下社交。

这家公司认为，短暂的线下碰面结束后，人们很难留存住初见时留下的印象。

LinkBase 的使用方式和上一个产品差不多。

有了人际信息后，用户可以对它说：“我在创业活动上认识了 Sarah。她是来自柏林的设计师，喜欢陶艺。”AI 会从中提取姓名、职业、地点、兴趣、语言、社交账号和相识场景，自动生成人物档案。

之后，用户可以问：“那个在柏林做设计的人是谁？”也可以问：“我认识的人里，谁能帮忙看一下产品设计？” LinkBase 会自动帮你找到。

LinkBase 也能保存用户旅行、聚餐的经历，还能把和朋友共同看过的电影，把照片和同行的人挂在一段经历下面。

直接在 LinkBase中询问目标人物

官网显示，这款产品目前已有超过1万名用户。免费版每天可以新增5个人物、进行10次 AI 搜索；基础付费版4.99美元/月，每天10个联系人；升级收费版每月9.99美元，开放无限人物与完整记忆功能。

还有成立于2024年的 Revolv。它想做的事情，是盘活存量人脉，帮用户拾起曾经的交往上下文。

当你时隔很久再次联系某人时，Revolv 可以录入或整合交流笔记、会议记录和日历里的信息，在你们下次见面前呈现出相关背景和未完成事项。

Revolv官网介绍产品初衷

Revolv 的创始人 Jon Chu 做过科技与运营管理，也为创业公司提供咨询。他一直有个痛点，就是每周要参加很多咖啡会和介绍会。这些会议的信息散落在截图、语音备忘、日历和没完成的提醒里。下一次和同一个人见面前，他总得花20分钟拼出上次谈话的内容。

为解决这个问题，Revolv 将日历作为重要的信息入口之一。连接日历后，系统可以获取会议安排、参与者和相关背景，并在会前提供有关参会人的背景提示。

另外，用户也可以将手机联系人导入到 Revolv，并通过文字或语音补充与对应联系人的会面记录。AI 会把联系人、交流话题和待办事项等信息整合起来，建立一套持续更新、可以搜索的关系档案。

不过从2024年到现在，Revolv 依然没开放大规模下载，官网显示当前期待使用产品的候补名单超过1000人。

从人际网到记忆OS❓

这些产品形态不同，但核心都是帮助人们把每一次见面、每一场谈话、每一次人际来往变成可以调用、复盘、跟进的数据，帮助大家更好的社交、更充分地利用已有的人脉。

不过，这批产品仍处在很早的阶段，还没得到市场验证。

截至2026年7月12日，ConnectMachine 在 Google Play 显示超过1万次下载，约有60条评论，评分4.7。评论中，有人肯定了界面与名片交换流程，也有人遇到登录问题。一位用户认为产品操作简单、完成度不错，但同时希望增加更多卡片定制功能。

关于用户数据，ConnectMachine 官网称有2.2万名用户，LinkBase 称超过1万名用户，Revolv 仍以候补申请为主。

虽然还没有更 Solid 的数据和案例证明这事靠谱，但已经有人开始猜想这类产品的下一步 —— 大家希望这些帮助记录人际关系的产品，能在执行、对接范围、功能上做得更多。

第一个方向，是希望它们从“人物档案柜”变成个人助理和关系搜索引擎。在获得用户授权后，它们还可以直接参与人际往来。有点像人际助手。

比如，当你下周要去上海，AI 会找出当地三位旧识，并发现其中一位刚进入你正在研究的行业。它会帮你整理好和对方上一次交流，提醒你还欠对方一次咖啡，再帮你写好邀约消息。得到你的确认后，它还能连接你们双方的日历，寻找都方便的时间。

第二个方向，是觉得这些产品可以从个人记忆扩张到团队记忆。

海外的另一家公司 Friendit 已经开始这类尝试。它会记录一场活动中哪些人相遇了，团队成员分别建立了哪些连接，以及哪些连接最终转化为了合作机会。

这类产品并非简单地把个人通讯录搬进公司。它们希望把原本只存在于员工头脑中的关系背景，转化为团队可以持续使用的上下文，形成一种新的机构记忆。

第三个方向，是从单个应用扩张到可迁移的记忆层。

随着人们开始用越来越多 AI 产品，也会需要和这些产品一次次重复自己是谁，经历过什么，有什么爱好，有什么人际关系。如果能让这些 AI 产品统一调用某个之前整理好并不断更新的记忆，会变得方便很多。

顺着这条路线走下去，这些产品最终可能成为用户的记忆 OS。

当然，这条路还在早期，也充满挑战。产品力之外，隐私、安全、数据归属，以及用户是否愿意长期记录自己的社交生活，都会决定它们最终能走多远。目前我们还处在第一阶段。