北京邮电大学百家AI团队研发的MemoryOS，是首个模拟人脑记忆机制的大模型记忆操作系统。它通过分层记忆架构和动态更新策略，有效解决大模型在长期对话中的“健忘”问题。MemoryOS采用三级记忆体系，包括短期、中期和长期记忆，并结合段页式存储优化和主题聚类算法，实现高效的记忆管理和秒级检索响应。研究团队还推出了基于模型上下文协议（MCP）的MemoryOS MCP Server接口，降低了开发者集成记忆管理能力的门槛，推动AI从“短时记忆”向“认知智能”跨越。
🧠 MemoryOS的核心在于其创新的分层记忆架构，它模拟人脑认知机制，构建了短期、中期和长期三级记忆体系。短期记忆用于存储当前对话的原始数据，中期记忆通过“分段分页”技术进行主题化归档，长期记忆则持续更新用户画像，存储个性化特征，例如用户喜好。
🔄 动态更新策略是MemoryOS的关键组成部分，它能够智能管理记忆。当用户提及特定话题时，系统会基于热度算法自动提升该话题的优先级，确保后续对话的连贯性，从而实现更自然的交互体验。
🚀 MemoryOS在效率优化方面表现出色，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。实验结果表明，MemoryOS在LoCoMo基准测试中，F1分数提升了49.11%，BLEU-1指标提升了46.18%。
💡 MemoryOS MCP Server接口的推出，为开发者提供了标准化、低门槛的记忆管理能力集成方案。开发者无需深入理解底层架构，即可通过调用MCP Server提供的模块化工具，为各类AI应用注入长效记忆能力，极大地降低了开发门槛。
刘雅坤 2025-06-18 13:57 北京
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
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。（来源：该团队）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。左图：默认大语言模型；右图：搭载记忆操作系统（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/2506.063262.开源项目地址：https://github.com/BAI-LAB/MemoryOS运营/排版：何晨龙01/ 世界首颗超高并行光计算芯片问世：科学家在光芯片上实现超100并行度光计算，算力呈数量级提升
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