不止记忆，更是远见。

EverMemOS 是一个着眼未来的智能系统。EverMemOS 是一个开源项目，旨在为对话式 AI 智能体提供长期记忆能力。它从对话中提取、构建和检索信息，使智能体能够维持上下文、回忆过去的互动，并逐步建立用户画像。这使得对话变得更具个性化、连贯性和智能。

传统的 AI 记忆仅是“回顾过去”的数据库，而 EverMemOS 让 AI 不仅能“记住”发生了什么，更能“理解”这些记忆的意义，并据此指导当下的行动与决策。在EverMemOS的演示工具中，你可以看到EverMemOS如何从你的历史信息中提取重要信息，然后在对话时记住你的喜好、习惯和历史，就像一个真正认识你的朋友。 在 LoCoMo 基准测试中，我们基于 EverMemOS 的方法在 LLM-Judge 评测下达到了 92.3% 的推理准确率，优于我们测试的同类方法。

其核心价值在于，它不仅仅是一个被动的记忆“数据库”，更是一个主动的“记忆处理器”，能让记忆实时、主动地影响AI的思考和回应，从而提供真正连贯和个性化的交互体验。

EverMemOS的核心功能

EverMemOS通过一系列创新设计，实现了长期记忆的有效管理，其核心功能主要体现在以下几个方面：

• 智能记忆提取与结构化：该系统引入了 MemCell（记忆单元） 概念。与传统方法按固定长度机械切分文本不同，它利用大模型来判断对话的语义边界，将连续对话组织成一个个语义完整的记忆单元，然后再聚合为更高阶的情景记忆，这极大地提升了记忆的准确性和可用性。

• 全场景记忆管理：EverMemOS是业界首个能同时支持 1对1深度对话 与复杂多人协作 两大场景的记忆系统。无论是需要高精度、结构化信息的工作场景，还是需要共情与理解隐性情感的陪伴场景，它都能提供最优的记忆策略。

• 主动推理与决策支持：系统具备主动发现问题、推进决策和跟进执行的能力。它能够进行“多跳推理”，跨越复杂的信息链路，发现深层的知识关联，从而帮助AI更深入地理解任务背景。

• 模块化与可拓展框架：EverMemOS设计了可拓展的模块化记忆框架。开发者可以根据不同场景的需求，灵活地定制和调整记忆类型与应用策略，解决了传统记忆系统形式单一、适应性差的问题。

详解技术架构与原理

EverMemOS的技术架构深受人类大脑记忆机制的启发，其核心设计可以概括为以下四个层次：

1. 代理层 (Agentic Layer)：类比大脑的前额叶皮层，负责高级的认知功能，如任务的理解、分解与生成，以及注意力的分配和执行控制。

2. 记忆层 (Memory Layer)：对应大脑皮层网络，负责长期记忆的巩固和结构化存储，是知识持久保存的地方。

3. 索引层 (Index Layer)：功能类似海马体，负责为记忆建立关联索引，并通过嵌入向量、键值对和知识图谱等技术，实现记忆的高效与快速检索。

4. 接口层 (api/MCP Interface)：作为AI的“感官接口”，负责与Slack、Gmail、Notion等外部企业级应用无缝集成，实现内外信息的交互。

在检索技术上，EverMemOS采用了混合检索策略，同时利用向量检索（捕捉语义相似性）和关键词检索（处理精确匹配），并通过RRF算法融合两者的结果，从而兼顾检索的召回率与准确率。

应用场景

凭借其强大的记忆能力，EverMemOS能够在多种场景中发挥重要作用：

• 智能体与虚拟助手：这是最直接的应用场景。集成EverMemOS的AI助手能够记住与用户的全部交互历史，提供真正连贯、个性化的长期服务，从“工具”进化成懂你的“伙伴”。

• 企业团队协作：通过整合团队使用的各种工具（如Slack、Notion等），EverMemOS可以成为团队的“集体大脑”，统一管理项目知识、记录决策过程，确保团队智慧得以沉淀和传承，大幅提升协作效率。

• 个人知识管理：对于个人用户，它可以作为第二大脑，帮助你将碎片化的信息、灵感和深度思考转化为结构化的、可随时检索的知识体系，提升个人生产力。

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