由陳天橋和鄧亞峰帶隊(duì)的EverMind最新發(fā)布世界級長期記憶系統(tǒng)——EverMemOS，即SOTA，一舉打破多項(xiàng)記憶基準(zhǔn)測試的同時(shí)，還能遠(yuǎn)超此前所有的基線方法。

其次，它是真正能用的。

不是只會(huì)跑測試的“花架子”，實(shí)際部署后效果照樣能打。而且團(tuán)隊(duì)有底氣有信心，技術(shù)代碼全部開源。

為了方便開發(fā)者使用，他們剛剛還專門上線了云服務(wù)——現(xiàn)在只需一個(gè)最簡單的API，就能直接將最前沿的大模型記憶能力裝進(jìn)自己的應(yīng)用。

學(xué)習(xí)大腦記憶機(jī)制，成了。

啟發(fā)于腦科學(xué)技術(shù)的研究成果，盛大一直以來非常重視長期記憶領(lǐng)域的研究。早在2024年10月，盛大團(tuán)隊(duì)就對外發(fā)布了長期記憶領(lǐng)域的綱領(lǐng)性文章《Long Term Memory-The Foundation of AI Self-Evolution》。

基于盛大多個(gè)團(tuán)隊(duì)在該領(lǐng)域的持續(xù)積累，EverMind在2025年8月正式啟動(dòng)EverMemOS項(xiàng)目，并于11月對外正式發(fā)布開源版本。

EverMemOS是EverMind打造的首款A(yù)I記憶基礎(chǔ)設(shè)施，對比同賽道團(tuán)隊(duì)，似乎姍姍來遲。

Mem0、Zep等產(chǎn)品最早都能追溯到2024年，現(xiàn)在商業(yè)化最成功的開發(fā)者框架Letta（原MemGPT）也是2023年就開始起步。

EverMemOS卻交出了亮眼的答卷：最晚入場，但效果彎道超車。

從技術(shù)角度看，它同時(shí)繼承了基于外部存儲(chǔ)和基于隱狀態(tài)兩種路徑。不過業(yè)內(nèi)并非沒有嘗試過此類方案，但EverMind顯然在記憶提取的精準(zhǔn)度和邏輯一致性上實(shí)現(xiàn)了更優(yōu)的平衡。

原因在于EverMind抓住了精髓，用鄧亞峰的話說，就是：

通過EverMemOS，我們賦予智能體一個(gè)活的、不斷演化的歷史。

這里的關(guān)鍵詞其實(shí)是“活的”。那么如何能保存最鮮活的記憶呢？人類大腦。

這就引出了EverMind的獨(dú)特思路——生物啟發(fā)。

具體來講，EverMemOS通過模擬人類記憶的形成并轉(zhuǎn)化為計(jì)算框架，利用三階段層層遞進(jìn)以實(shí)現(xiàn)大模型長期記憶的存儲(chǔ)和提?。?/p>

Step 1：情景軌跡構(gòu)建。

對應(yīng)人腦的海馬體和內(nèi)嗅皮層，可以將連續(xù)的對話內(nèi)容拆分成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的記憶單元（MemCell），每個(gè)單元里不僅記錄有完整的聊天內(nèi)容，還包括一些關(guān)鍵事實(shí)、時(shí)效信息等。

Step 2：語義整合。

類比新皮層（前額葉皮層+顳葉皮層），系統(tǒng)會(huì)將內(nèi)容相關(guān)的記憶單元?dú)w類在一起，形成主題化的記憶場景（MemScene），同時(shí)還會(huì)更新用戶畫像，區(qū)分用戶的長期穩(wěn)定偏好和短期臨時(shí)狀態(tài)。

Step 3：重構(gòu)式回憶。

這一步對應(yīng)的是前額葉皮層和海馬體的協(xié)同機(jī)制，當(dāng)用戶提問時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)在記憶場景的引導(dǎo)下進(jìn)行智能檢索，只挑選出必要且足夠的記憶內(nèi)容，用于后續(xù)的推理任務(wù)。

由此，AI學(xué)會(huì)像人類一樣記憶——這不僅是知識(shí)的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)，更是認(rèn)知系統(tǒng)的深度整合。如此一來，即便是在多個(gè)Agent之間，也能實(shí)現(xiàn)信息的高效傳遞。

至于效果如何，咱們還是眼見為實(shí)，看看基準(zhǔn)測試結(jié)果。

團(tuán)隊(duì)選取了4個(gè)主流記憶基準(zhǔn)測試，以及多種大模型記憶增強(qiáng)方法。所有方法都基于同一基礎(chǔ)大模型（GPT-4o-mini或GPT-4.1-mini）進(jìn)行測試。

結(jié)果也很明顯，EverMemOS大獲全勝，全面超越現(xiàn)有記憶系統(tǒng)和全上下文模型。

其中在LoCoMo上，準(zhǔn)確率直接一躍來到93.05%，尤其是在多跳推理和時(shí)序任務(wù)上表現(xiàn)突出，分別提升19.7%和16.1%，同時(shí)token使用量和計(jì)算成本得到大幅度降低。

在多會(huì)話對話評估LongMemEval里，EverMemOS同樣以83%的準(zhǔn)確率位居榜首，說明在面對跨度極大、信息量極高的場景中，EverMemOS依舊能夠精準(zhǔn)檢索和關(guān)聯(lián)到過去的信息，并且通過持續(xù)交流還會(huì)不斷進(jìn)化完善自己。

HaluMem由MemTensor和中國電信研究院聯(lián)合發(fā)布，是業(yè)界首個(gè)面向AI記憶系統(tǒng)的操作級幻覺評估基準(zhǔn)。而EverMemOS在保證記憶完整性的同時(shí)，也顯著改善了幻覺現(xiàn)象。

在PersonaMem v2里，EverMemOS在九個(gè)復(fù)雜場景中依舊全場最佳，保證了深度個(gè)性化和行為一致性。

足以見得，EverMemOS是相當(dāng)全能的一枚選手，記性好、搜得準(zhǔn)，關(guān)鍵還運(yùn)行速度快、成本還夠低，最長可突破百兆上下文限制。

一邊幫大模型減負(fù)，一邊幫大模型補(bǔ)記憶力，堪稱大模型版安神補(bǔ)腦液。

審核編輯 黃宇