参数化记忆 (正在开发中)

参数化记忆(Parametric Memory) 是MemOS内部的核心长期的知识和能力储存。与明文记忆或激活记忆不同，参数记忆，对语言结构、世界知识和一般推理能力的深度表示进行编码，直接嵌入在模型的权重中。

在MemOS架构中，参数记忆不仅仅指静态预训练权重。它还包括模块化权重组件，如LoRA适配器和插件专家模块。这些允许您逐步扩展或专业化您的LLM的能力，而无需重新训练整个模型。

例如，您可以将结构化或稳定的知识提取为参数形式，将其保存为能力块，并在推理过程中动态加载或卸载它。这使得为法律推理、财务分析或特定领域的摘要等任务创建“专家子模型”变得容易——所有这些都由MemOS管理。

设计目标

::列表

• 可控制性 — 按需生成、加载、交换或组合参数模块 on demand.
• 可塑性 — 与明文和激活记忆一起演化；支持知识的提纯与回滚
• 可追溯性 (开发中) — 参数块的版本控制和管理 ::

当前状态

参数化记忆(Parametric Memory) 目前仍处于设计和原型阶段。用于生成、压缩以及热插拔参数模块的 API 将在未来版本中发布，旨在支持多任务、多角色和多代理架构。

请继续关注!

相关模块

虽然参数记忆正在开发中，但今天就可以尝试这些:

• GeneralTextMemory: 基于向量的灵活语义存储
• TreeTextMemory: 结构化、层次化和知识图谱
• Activation Memory: 高效的运行时状态缓存

开发者注意事项

参数化记忆将完成MemOS关于统一Memory³架构的设想：

• 参数化记忆: 嵌入知识
• 激活记忆: 短暂的运行状态
• 明文记忆: 结构化的、可追溯的外部记忆

将这三者结合在一起，可以实现适应性强、可进化和可解释的智能系统。