随着大模型应用场景的不断拓展,其在处理长期对话时逐渐暴露出的记忆局限性日益凸显,主要表现为固定长度上下文窗口导致的“健忘”问题。
针对这一挑战,北京邮电大学百家 AI 团队创新性地提出了首个模拟人脑记忆机制的大模型记忆操作系统 MemoryOS,其核心突破在于实现了分层记忆架构与动态更新策略的有机结合。
MemoryOS 采用三级记忆体系模拟人脑认知机制:短期记忆作为工作台存储当前对话原始数据;中期记忆通过类操作系统的“分段分页”技术实现主题化归档;长期记忆则持续更新用户画像,存储如用户“讨厌洋葱”这样的个性化特征。
这种分层设计通过动态更新策略实现智能记忆管理,例如当用户提及“最近在健身”时,系统会基于热度算法自动提升该话题优先级,确保后续对话的连贯性。
图丨MemoryOS 的总体架构,包括记忆存储、更新、检索和响应模块(来源:arXiv)
日前,相关论文以《人工智能代理的记忆操作系统》(Memory OS of AI Agent)为题发表在预印本网站 arXiv 上 [1]。北京邮电大学研究生康佳政是第一作者,白婷副教授担任通讯作者。
图丨相关论文(来源:arXiv)
为验证 MemoryOS 的性能,研究团队在 LoCoMo 基准测试中进行了实验。结果显示,MemoryOS 的 F1 分数提升了 49.11%,BLEU-1 指标提升了 46.18%,且在响应正确性与上下文连贯性方面均优于现有方法。
值得注意的是,MemoryOS 在效率优化方面表现突出:其段页式存储优化结合主题聚类与时间衰减算法,实现了秒级检索响应和关键记忆精准定位。LoCoMo 测试数据显示,MemoryOS 平均仅需 4.9 次大模型调用(显著低于 A-Mem 的 13 次)和 3874 个 token 消耗(远少于 MemGPT 的 16977),显著降低了计算开销。其动态负载均衡机制能根据对话复杂度自动调整策略,有效避免“记忆过载”。
表丨LoCoMo 数据集上的对比效果(来源:arXiv)
这些实验结果表明,MemoryOS 不仅解决了长期对话中的记忆连贯性问题,还通过个性化记忆保留机制实现了数百轮对话中的稳定性能。该系统的创新性在于,将人脑记忆机制与计算机存储技术相融合,为大模型记忆管理提供了兼具生物启发性和工程实用性的解决方案。
图丨案例研究展示引入我们记忆管理系统带来的积极影响(来源:arXiv)
在 MemoryOS 基础上,研究团队进一步开发了基于模型上下文协议(MCP,Model Context Protocol)的 MemoryOS MCP Server 接口。该接口旨在为开发者提供标准化、低门槛的记忆管理能力集成方案,降低技术使用门槛。
百家 AI 团队负责人白婷教授对 DeepTech 表示,MemoryOS-MCP 服务的推出,标志着 MemoryOS 从“记忆操作系统”升级为“记忆生态基础设施”。希望通过标准化接口,让更多开发者轻松获得先进的记忆管理能力,共同推动 AI 从“短时记忆”向“认知智能”跨越。
图丨白婷(来源:白婷)
与底层 MemoryOS 侧重于实现长效记忆与个性化交互(核心技术为三级存储架构与动态更新机制)不同,MCP 版本定位为上层生态扩展的标准化接口服务,其核心价值在于解决工业化落地的集成难题。
开发者无需理解底层架构或适配不同框架,通过调用 MCP Server 提供的模块化工具能够“即插即用”地为各类 AI 应用(如对话机器人、智能助手、垂直领域大模型)注入长效记忆能力,大幅降低了开发门槛。
表丨MemoryOS 与 MemoryOS MCP 版本对比(整理:DeepTech)
MCP 的实现带来了诸多优势:首先,千轮对话不“断片”,继承 MemoryOS 的动态记忆更新机制,保持上下文连贯性;其次,个性化交互零开发,自动沉淀用户画像,生成基于历史对话的专属响应;最后,无缝适配,支持 Cline、Cursor 等主流 Agent 客户端,实现一键自动集成记忆管理。
此外,基于 MemoryOS 的段页式存储优化,MCP 还具备高效记忆引擎,性能零损耗。它能够实现秒级检索响应,通过主题聚类与时间衰减算法精准定位关键记忆;动态负载均衡,自动根据对话复杂度调整记忆策略,避免“记忆过载”;以及无缝集成,实现“开箱即用”的高效接入。
图丨MemoryOS 支持列表(来源:该团队)
MCP 的标准化能力正在重塑多场景 AI 交互体验:在智能客服领域,系统可自动沉淀用户历史咨询记录,提供个性化解决方案;教育助手中,通过追踪学习进度与知识薄弱点,实现学习路径定制;情感陪伴场景下,通过记忆关键信息,可基于用户性格特征与对话习惯生成专属响应。
目前,MemoryOS 的 MCP 服务已随 MemoryOS v1.1 版本开源发布,并配套提供了完整的开发者文档。另据悉,百家 AI 团队将在 7 月开启 MemoryOS 平台内测,MemoryOS 平台搭载更强记忆管理算法,提供数据可视化分析和更多业务功能服务。MemoryOS 平台内测码申请:https://www.wjx.cn/vm/mo38ETs.aspx#
参考资料:
1.https://arxiv.org/pdf/2506.06326
2.开源项目地址:https://github.com/BAI-LAB/MemoryOS
运营/排版:何晨龙