MemOS的SOTA性能
基于LoCoMo基准测试，采用LLM评估方法，涵盖时序推理、多跳推理、开放域和单跳等任务的综合表现。完整评估报告请参见我们的研究论文。
MemOS
OpenAI
Multi Hop
Open Domain
Single Hop
Temporal Reasoning
Overall
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借助MemOS开启专属智能
一个原生记忆框架，用于构建能够记忆、适应和进化的智能系统。
结构化记忆架构
MemOS整合参数记忆、激活记忆和明文记忆，构建分层架构体系。这种设计让智能系统能灵活调用、更新和整合记忆内容，实现精准推理、自适应学习，并在不同任务场景中持续进化。
可预测性和异步调度
采用智能预测和多策略调度机制，对各类记忆进行异步管理，在响应速度和检索精度间达到最佳平衡，快速适应并满足用户的记忆需求。
跨模型和跨设备互操作性
MemOS通过统一的记忆交换协议，让智能系统在不同模型、设备、会话和应用间自由共享记忆。无论部署在云端、边缘设备还是各类AI智能体中，记忆都是持久可移植的资源，实现智能协作、上下文延续和长期适应。
MemOS框架
- 应用和API层提供统一的记忆操作接口，包括保存、更新、迁移和回滚等功能，让模型和智能体轻松将结构化记忆融入工作流程。
- 记忆调度层通过预测性、异步调度对参数记忆、激活记忆和明文记忆进行编码和编排，确保跨记忆类型的快速、上下文感知访问。
- 存储和基础层作为记忆存储与交换的基础，支持用户记忆、专家记忆和领域记忆的封装与迁移，支持在不同模型、会话和设备之间的灵活复用。
记忆调度
- 记忆预载基于上下文和任务意图智能预测未来的记忆需求，实现预加载以消除延迟。
- 全方位调度支持参数记忆、激活记忆和明文记忆的灵活转化，实现跨形态记忆的统一调度与高效流通。
- 异步高级检索智能利用LLM生成前的用户思考时间，提前异步进行检索和预处理，充分挖掘传统RAG系统未能利用的时间窗口。
动态知识图谱
- 树形层次结构将记忆组织为模块化、多层级的分支，每个分支代表一个不同的主题或功能。这种分层设计确保了知识扩展时的清晰度、可解释性和可扩展性。
- 图形式链接实现记忆单元之间的跨树连接，支持超越严格层次结构的语义推理、上下文桥接和多跳检索。
- 可整合和演化支持记忆单元的灵活插入、合并和重构。这使系统能够随着时间适应新任务、学习信号和不断变化的上下文，就像人类记忆一样。
让记忆鲜活起来
无论你是快速构建还是深入研究，MemOS都能适应你的开发风格。
使用MemOS平台
为希望快速为LLM应用集成记忆能力的团队提供完整解决方案。支持记忆立方的即时访问、无缝API集成，以及明文、激活和参数记忆的全面管理调度。适合初创企业、产品团队和快速原型开发。
深入探索开源版本
追求更高自由度？使用我们的开源版本，可灵活定制记忆在 LLM 中的行为。支持自定义部署、调整记忆机制，或扩展专属功能逻辑。欢迎访问 GitHub，将 MemOS 打造成符合你需求的系统。适合：高级开发者、研究团队和自建部署场景。
里程碑
让每个里程碑都成为集体智能的记忆。
常见问题
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