MemOS简介

它的目标是：让你的 AI 系统 像人一样拥有长期记忆，不仅能记住用户说过的话，还能主动调用、更新和调度这些记忆。

对于开发者来说，MemOS 就像数据库之于应用：你不需要重复造轮子去解决“AI怎么记忆”的问题，只要调用 MemOS 提供的服务，就能轻松给你的 Agent 或应用装上“记忆能力”。

1. 为什么需要MemOS

大模型原生的记忆存在局限：

• 上下文有限：一次对话的 Token 窗口再大，也无法承载长期知识。
• 遗忘严重：用户上周说过的偏好，下次对话就消失了。
• 难以管理：随着交互增多，记忆混乱，开发者需要额外逻辑处理。
  

MemOS 的价值在于，它抽象出记忆层，让你只关注业务逻辑：

• 不再手写繁琐的“长文本拼接”或“额外数据库调用”。
• 记忆可以像模块一样复用、扩展，甚至在不同 Agent、不同系统之间共享。
• 通过主动调度和多层管理，记忆调用更快、更准，显著降低幻觉。

简单来说：MemOS 让 AI 不再是一次性的对话机器，而是能持续成长的伙伴。

2. MemOS能做些什么

• 个性化对话：记住用户的姓名、习惯、兴趣、指令偏好，下次自动补充。
• 团队知识库：把碎片对话转化为结构化知识，供多个 Agent 协作使用。
• 任务连续性：跨会话、跨应用保持记忆，让 AI 从容处理长流程任务。
• 多层记忆调度：针对不同需求调用最合适的记忆，提升性能与准确率。
• 开放扩展：支持单独作为 API 使用，也能接入现有的框架（官方使用指导即将上线，着急的老师们也可以先自己动手哦~）

3. 下一步行动

👉 进入 快速开始，通过一个最小示例展示如何给你的 Agent 加上“记忆能力”

👉 或直接开始开发业务应用，我们提供了几个小案例供您参考 让理财助手读懂客户行为背后的偏好、有记忆的写作助手更好用、构建拥有记忆的家庭生活助手

4. 联系我们