EverMind开源EverMemOS长期记忆系统，AI智能体四层架构突破多场景应用

AI快讯 2025-11-17

EverMind推出EverMemOS长期记忆系统，AI智能体架构实现多场景突破

EverMind团队正式发布其革命性产品EverMemOS，这是一款专为人工智能智能体设计的全球领先长期记忆操作系统。该系统致力于构建未来智能体的核心数据架构，赋予AI持续稳定、逻辑连贯、持续进化的智能核心。

最新测试数据显示，EverMemOS在LoCoMo和LongMemEval-S等权威长期记忆评估体系中表现卓越，各项指标均超越现有技术，创下新的行业纪录。

官方网站：http://everm.ai
开源代码库：https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS/

记忆能力：定义下一代AI的关键要素

受限于大型语言模型的固定上下文长度，AI在处理长时间序列任务时经常出现"记忆断层"现象。这不仅造成信息断裂和事实矛盾，更使得深度个性化服务和知识连贯性难以实现。AI无法有效利用历史交互数据理解用户需求，也无法保存对话过程中的关键信息，严重制约了其实际应用价值。

这不仅是技术层面的局限，更是AI向高级智能演进的根本性障碍。缺乏持续记忆能力的智能体无法保持长期行为一致性，难以实现主动决策，更不可能完成真正的自我进化。个性化服务、行为一致性和主动智能——所有这些高级智能特征都依赖于强大的记忆系统支撑。

行业领导者已经通过实际行动验证了这一趋势。无论是Claude还是ChatGPT，都将长期记忆功能作为战略核心重点发展。这明确标示出行业发展方向：记忆能力正成为AI应用的核心竞争力和分水岭，也是AI从"工具"升级为"智能体"、从被动响应转向主动演进的关键所在。

业界并非没有探索解决方案。RAG等传统方法提供了基础补偿机制，各类新型记忆系统也在不断涌现。然而，这些方案大多呈现"碎片化"特征。市场始终缺少一个真正实用、能够覆盖全应用场景的记忆系统——既要满足个性化陪伴需求，又要支持复杂的企业级多人协作环境。

更重要的是，这样的系统必须在准确性、响应速度、易用性和场景适配性方面达到完美平衡。现实情况是，此类解决方案仍然空缺。因此，为大型模型配备高性能、即插即用、易于优化的"记忆增强模块"，依然是众多应用场景亟待解决的核心需求。

灵感源于人类大脑记忆机制

EverMind团队源自盛大集团——这个曾经引领中国数字创新浪潮的科技投资巨头。团队设计灵感来源于人类大脑的记忆机制：从感官信息编码、海马体索引到大脑皮层长期存储，前额叶与海马体协同完成记忆的形成与提取。这种"仿脑"设计理念成为EverMemOS的核心思想，让AI能够像人类一样思考、记忆与成长。

这一愿景与盛大创始人陈天桥在脑科学与AI融合研究中的长期投入一脉相承，体现了人工智能与人类智能深度融合的重要意义。

在今年10月27-28日于美国旧金山举行的首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会上，系统阐述了包括"长期记忆"在内的探索式智能五大核心能力。他指出，当前AI建立在"空间结构"范式基础上——这种范式具有"瞬时性"和"静态性"特征，本质上是通过规模化参数拟合世界的"静态快照"；而人类大脑的"时间结构"范式具有"连续性"和"动态性"特点，其核心目标是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桥梁。

EverMemOS正是在这一理念指导下诞生——赋予AI时间连续性，使其能够在时间维度上记忆、适应与进化。

基于这样的背景，EverMind团队推出EverMemOS，这是一个在场景覆盖和技术性能方面均实现重大突破的记忆系统。

场景覆盖方面：这是行业首个真正同时支持一对一对话和复杂多人协作双场景的记忆系统，并已率先被创新AI原生产品Tanka采用。

技术性能方面：基于创新的生物"印迹"启发式记忆提取与应用技术，EverMemOS在主流长期记忆评测集LoCoMo和LongMemEval-S上分别获得92.3%和82%的高分，显著超越现有最优水平，树立了新的行业标准。

EverMemOS四层架构设计

EverMemOS借鉴"人脑记忆机制"，创新设计四层架构，与大脑关键功能区形成对应关系：

代理层——负责任务理解、分解与执行规划，对应"前额叶皮层"在注意力分配、计划制定与执行控制中的功能。
记忆层——管理长期记忆的提取与结构化存储，对应"大脑皮层网络"的长期巩固存储机制。
索引层——通过嵌入向量、键值对与知识图谱实现记忆关联和高效检索，类似"海马体"完成记忆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"感知接口"与外部环境交互。

EverMemOS三大核心特性

特性一：从"记忆存储库"升级为"记忆处理器" EverMemOS的首要创新在于，它不仅是一个记忆"存储库"，更是一个记忆"处理引擎"。它解决了现有方法"只检索不应用"的核心痛点，通过独特的推理与融合机制，让记忆能够实时、主动地影响模型的思考与响应，确保AI的每个回应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。

特性二：创新"分层记忆提取"与动态组织机制 EverMemOS的核心在于其创新的"分层记忆提取"理念。系统不再将记忆视为无序文本块，而是将连续语义单元提取为情景记忆要素，再动态组织为结构化记忆。这种层次化记忆组织方式，有效关联相关记忆内容，解决了纯文本相似度检索难以捕捉隐性上下文的难题，为后续记忆应用奠定了坚实基础。

特性三：实现行业首个可扩展模块化记忆框架 实际应用中，不同场景的记忆需求差异显著。因此，EverMemOS创新设计了基于应用场景的可扩展记忆框架。系统能够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，还是需要情感共鸣、理解隐性情感的陪伴场景，EverMemOS都能智能提供最优的记忆组织与应用策略，解决了传统记忆形式单一、无法适应多变需求的难题。