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》。

基于盛大多個團(tuán)隊在該領(lǐng)域的持續(xù)積累，EverMind在2025年8月正式啟動EverMemOS項目，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，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，它同時繼承了基于外部存儲和基于隱狀態(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活的、不斷演化的歷史。

這里的關(guān)鍵詞其實是“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)化為計算框架，利用三階段層層遞進(jìn)以實現(xiàn)大模型長期記憶的存儲和提取：

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)容拆分成一個個獨立的記憶單元(MemCell)，每個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、時效信息等。

Step 2：語義整合。

類比新皮層(前額葉皮層+顳葉皮層)，系統(tǒng)會將內(nèi)容相關(guān)的記憶單元歸類在一起，形成主題化的記憶場景(MemScene)，同時還會更新用戶畫像，區(qū)分用戶的長期穩(wěn)定偏好和短期臨時狀態(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，系統(tǒng)就會在記憶場景的引導(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)會像人類一樣記憶——這不僅是知識的數(shù)據(jù)庫存儲，更是認(rèn)知系統(tǒng)的深度整合。如此一來，即便是在多個Agent之間，也能實現(xiàn)信息的高效傳遞。

智能來到比拼長期記憶的下半場 。

人類智能主要由因果推理和長期記憶能力構(gòu)成，如果說OpenAI-o1、DeepSeek-R1為AI帶來了推理能力，那么長期記憶必然是下一代AI應(yīng)該擁有的核心能力。

它將突破大模型的上下文局限，幫助Agent具備個性化特性，并持續(xù)進(jìn)化出深層次的長期認(rèn)知，這都是下一代AI必須有的特性。在模型能力日益同質(zhì)化的背景下，哪家Agent能率先搭載高性能記憶系統(tǒng)，就意味著哪家能夠真正拉開差距，擁有留住用戶的護(hù)城河。

當(dāng)然要實現(xiàn)這一點，不可能只靠一個團(tuán)隊單打獨斗，而需要一整個生態(tài)協(xié)同發(fā)展，那么誰能成為這個生態(tài)的締造者，就顯得格外重要。

從某種程度講，這恰恰是盛大的舒適區(qū)。

在互聯(lián)網(wǎng)時代，盛大就靠著平臺生態(tài)證明了自己的能力邊界，而在如今新一輪AI時代里，盛大依舊能將過去的戰(zhàn)略經(jīng)驗遷移過來，只是這一次它選擇的是記憶。

所以毋庸置疑，由盛大孵化的EverMind將成為這個領(lǐng)域里不可忽視的一抹力量，它的野心與實力堪配。

此行必然不易，但我們或許已然可以期待，在不久后的將來，有更多如同EverMind的探路者攜手共進(jìn)，來真正揭開AI長期記憶迷宮的一角。


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