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红熊AI产品发布会:全网超2.7亿曝光,340万人观看,打通记忆科学全栈生态

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7月31日,红熊AI「记忆觉醒·智能新生」2026产品发布会正式举行。

2026年,当AI Agent在千行百业加速落地,当AI学界对AGI的呼声越来越高,“记忆”的基石作用已愈发关键。

这场全网品牌曝光2.7亿次,直播340万+人观看的发布会上,红熊AI深度展示了「记忆科学」全栈产品生态:

  • 底层是MemoryBear类脑记忆引擎,通过构建可长期沉淀、可主动调用的记忆管理系统,为AI装上海马体;
  • 中层是红熊AI自主研发的OpenBear全模态通用大模型CodeBear编程大模型,通过原生记忆架构实现模型能力与记忆能力的统一;
  • 上层是基于MemoryBear与OpenBear打造的的四大原生Agent应用——记忆型AI智能客服、智能营销、ChatBI与智能教育。

此次发布会,不仅是红熊AI核心技术产品的集中亮相,更标志着其已打通「记忆科学」从底层到应用的全链路闭环,是红熊AI迈向「记忆驱动 AGI」的坚实一步。

一、B+C双轮驱动,重构AI产业智能范式

当业界普遍用外挂式插件来应对AI“失忆症”时,红熊 AI 却笃定认为记忆要从模型底层长出来。

在发布会开场,红熊AI创始人兼CEO温德亮分享了他的洞察:未来的企业竞争,比得是“谁的AI决策链路更短”,因此,能显著缩短AI办公链路的“记忆”比算力更稀缺——能记住用户、记住上下文、记住历史的 AI,才是别人难以复制的商业壁垒。


△ 红熊AI创始人兼CEO温德亮

随着AI落地进入关键节点,温德亮宣布红熊AI启动“B+C”双轮驱动战略,通过全栈产品生态同时服务B端与C端用户,在B端沉淀稳定可靠的核心能力,在C端打磨易用、普适的用户体验,以长期主义深耕记忆科学,让红熊AI迈向全球化科技企业。

我们始终锚定「把人工智能带入每一家企业」的使命,致力让红熊 AI 成为每个人的「智能大脑」与企业的「智能中枢」,用技术打破信息壁垒,重塑生产与协作方式,为社会创造可持续的长远价值。

二、MemoryBear 登顶记忆双榜:记忆驱动AGI加速到来

就在不久前,MemoryBear记忆引擎在全球两大权威记忆基准测试中双双登顶——LongMemEval总分95%,LoCoMo总分91.54%,刷新AI记忆赛道SOTA。



红熊AI模型研发总经理揭志敏在发布会上解读:AI的失忆其实是对“身份、时间、证据”的连续性断层,MemoryBear的路线在于把"类脑记忆"真正工程化,通过构建长在底层的认知引擎,覆盖记忆“形成-更新-遗忘-唤醒”完整动作,让记忆有结构、有时间、有来源、会演化,成为每一次思考的可复用认知。


△ 红熊AI模型研发总经理揭志敏

发布会上,揭志敏还展示了有记忆引擎的AI在进入客服、教育、医疗随访、编程等真实工作流时,对行动准确率带来的巨大提升。

在红熊AI看来,学会“如何记住”,并理解“什么值得记住”,才能让AI成为持续演化的数字认知体,加速「记忆驱动 AGI」的到来。



三、记忆型通用大模型:OpenBear与CodeBear首次发布

在MemoryBear融入真实业务的过程中,红熊AI发现这套记忆引擎对大模型的底层能力有一定要求,市面上主流的通用大模型与之适配效果并不理想。

为了真正发挥记忆,红熊AI选择自研大模型,让记忆从模型底层长出来。

发布会现场,红熊AI 正式揭晓了覆盖B端、C端用户的两款大模型产品——OpenBear、CodeBear。

  • 记忆型全模态通用大模型OpenBear

OpenBear是红熊AI自主研发、预训练的新一代AGI模型,采用先进的MOE稀疏混合专家架构。

与通用大模型不同的是,OpenBear将原生记忆架构写入模型底层,让模型能力与记忆能力无缝衔接,能够真正记住用户,理解用户,越来越懂用户。

“OpenBear是一个能和用户一起成长的AI搭子。”红熊AI应用兼通用AI产品总经理心也表示,“它记住你的习惯、风格与偏好,理解你的目标、场景与真实需求,在工作中交付更可靠的结果,在生活侧成为真正懂你的助手和伴侣。”


△ 红熊AI应用兼通用AI产品总经理心也

OpenBear 已在多个权威公开评测中展现出旗舰级的模型能力,即将正式开启公测。

在记忆引擎的赋能下,OpenBear 将成为企业里交付可靠结果的"AI 员工",并承载更多原生 Agent 的落地。



  • 记忆型编程大模型CodeBear

面向开发者和开发团队,红熊AI 同步首发了记忆型编程大模型CodeBear。

它同样基于记忆底座打造,通过把项目和团队的知识沉淀成四层记忆资产:

  • 模式记忆——常见问题的处理路径;
  • 结构记忆——模块依赖与调用链;
  • 共识记忆——命名规范与团队约定;
  • 决策记忆——每一次决策的路径和依据,以及踩过的坑。

通过记忆沉淀,CodeBear实现了在真实开发环境中自主理解需求-规划方案-编写代码-运行验证,并在每一次交互中积累经验,与开发团队共同成长。



红熊AI 副总裁兼产业孵化总经理王麟表示:“CodeBear不只是一个更聪明的编程助手,而是一个开发智能体操作系统。它将项目记忆、工程纪律与自主执行闭环叠加在一起,让 AI 编程从「帮你补全」进化到「替你开发」,推动AI编程范式跃迁。”


△ 红熊AI副总裁兼产业孵化总经理王麟

四、四大原生Agent应用:从“工具”向“伙伴”跨越

基于记忆底座MemoryBear与记忆型全模态大模型OpenBear ,红熊AI搭建起一套原生 Agent 架构,依托该架构打造的四款记忆型原生Agent应用——智能客服、智能营销、ChatBI、智能教育,让AI从一问一答的被动工具,进化为能主动理解、规划并完成业务的智能伙伴。

  • 智能客服:不止回答问题,更要完成服务

红熊AI 基于原生记忆架构打造的记忆型AI智能客服,将IM客服、电话客服与AI外呼三个 Agent 整合成统一的服务体系,共享同一份客户身份、任务状态与服务记忆——客户在网页、企业微信或电话间切换渠道,接起的始终是"同一个客户",无需每次从头讲起。


△ 红熊AI应用兼通用AI研发总经理汤昌江

与传统只回答问题的客服机器人不同,红熊 AI 智能客服"不只回答问题,更要完成服务"——它听得懂客户诉求,并能直接调用企业工具查询订单、创建工单、写回业务结果,并在对话结束后把记忆留存下来,下次主动跟进。

红熊AI应用兼通用AI研发总经理汤昌江解读:红熊 AI 做智能客服的初衷,是让每一次服务都能被记住——只有被记住的客户,才会沉淀成长期的关系。

  • 智能营销:让AI进入企业增长第一线

红熊AI智能营销体系,围绕内容、社媒、外呼、客户经营、智能销售五个Marketing Agent 展开协同——让每个 Agent 负责一项营销职能,在协同中覆盖从品牌曝光、客户连接到成交推进的完整链路。

与传统AI营销工具只交付单个动作不同,红熊AI Agent 能够理解目标、规划流程,并对最终的业务结果负责,让企业营销不再是散落的"动作",而是一项被持续经营的工作。



红熊AI 运营总监冉洁表示,营销的本质不是把信息推给更多人,而是记住每一个值得被记住的人。

她详细阐述了在记忆底座支撑下,这套体系如何持续沉淀每一位客户的画像与互动轨迹:

  • 内容营销 Agent自动生成并分发品牌内容;
  • 社媒、外呼Agent在互动中识别意向,形成并流转销售线索;
  • 智能销售Agent推进客户成交;
  • 客户经营Agent则把一次性触达沉淀为长期关系,最终跑通"越用越懂客户"的营销闭环。

当AI营销拥有了记忆,企业增长才能从粗放的流量博弈,回归对客户的长期经营。

  • ChatBI:理解数据意图,走向业务洞察

长期以来,业务人员想从数据里要一个答案,往往得写查询语句、排队等数据团队,即便拿到报表,跨部门协作还得先辩论数据真伪。

红熊AI的ChatBI应用,让对话即分析成为现实:基于NL2SQL能力,它能把自然语言直接转成查询。搭配记忆引擎,它能够记住多轮问答的分析脉络,不必每次从零提问;它能真正理解业务语义而非单纯匹配字段,让一线业务人员能够自主完成数据探索。


△ 红熊AI副总裁葛金斌

“真正的数据智能,不是让人去适应复杂的工具,而是让工具主动理解业务。”红熊AI副总裁葛金斌现场展示,在 ChatBI 里,一句提问就能跑通找表—取数—可视化—归因—预测—报告的全链路分析,这正是红熊 AI 提出的Vibe Querying 体验。

它不止告诉你数字,还能自动下钻定位根因、量化影响权重、输出优化建议,把分析从被动溯源推向主动洞察,让人人都是数据分析师不再是一句口号。

  • 智能教育:让因材施教规模化落地

在传统教育体系中,因材施教与规模化教育往往难以平衡。

基于 MemoryBear 的长期记忆能力,红熊AI智能教育能够记住每个学习者的进度、薄弱点与学习节奏,并动态生成相适配的学习路径与内容。

发布会现场,红熊AI 副总裁蔡松晏展示了红熊AI智能教育的灵活部署能力。

它能够把记忆引擎注入学校自有MOOC、数字图书馆与智慧教学平台,并将点名、出题、作业诊断、能力阶梯、智能协作、DAG编排等每一个教学能力拆解成可按需组合、调用的Skill套装,并通过每一次交互,将教学记忆与经验沉淀为可复用的能力。


△ 红熊AI副总裁蔡松晏

蔡松晏表示,AI时代的教育,不再是把同质化内容交付给所有人,而是真正看见并记住每一个具体的学习者,把因材施教变成一项规模化落地工程。

结语:记忆,定义下一代智能

从技术登顶到产品落地,红熊AI 把记忆科学从一句技术主张,变成了覆盖底层记忆引擎、中层记忆型大模型、上层原生Agent应用的全栈答卷。

而记忆的真正落点,可以延伸至一个更长远的命题——AGI。

在红熊AI看来,记忆正是 AGI得以成立的前提。只有拥有记忆,AI才能真正理解复杂世界,才能持续积累经验、演化出长期智能。

在智能爆发前夜,当行业在比拼参数与算力时,红熊AI选择记忆这一更稀缺、也更难复制的能力上,以长期主义精神回应“记忆驱动AGI”的技术命题,为下一代智能开启一扇门。

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