陈天桥团队重磅发布EvermemOS：给 AI 装上 “数字灵魂” 的长效记忆革命
“我们正在直面 AI 领域最深刻的挑战之一 —— 让机器拥有记忆，开启通往更高层次通用智能的大门。这不仅是一份工作，而是一场塑造未来智能记忆层的使命。”
—— EverMind 团队
你是否有过这样的经历？
和 AI 聊了半小时近况，转身再提问时，它却像 “金鱼” 一样忘了前情；用 AI 做项目，换个会话窗口，之前梳理的思路全要重新交代
这不是 AI “不用心”，而是当前大模型的 “记忆短板” 成了智能进化的拦路虎。直到 2025 年 11 月，陈天桥旗下 EverMind 团队推出的 EvermemOS，给 AI 装上了 “长效记忆大脑”，这场困局终于被打破。
智能体进化的核心瓶颈
（一）当前 AI 的记忆难题
大模型的 “上下文窗口” 就像临时记事本，一旦超过字数限制，之前的交互信息就会被 “清空”。比如用 AI 辅导学习，上周记录的薄弱知识点，这周再问就需要重新说明；企业用 AI 做客户服务，用户跨会话咨询同一问题，AI 却无法衔接历史需求 —— 这种 “记忆断裂”，让 AI 始终停留在 “工具” 层面，难以成为能深度理解用户的 “智能体”。
（二）记忆系统成行业新战场
正是看到这一痛点，ChatGPT 推出 “记忆功能” 测试版，Claude 将上下文窗口扩展至百万 tokens，但这些方案要么依赖 “扩容” 导致效率下降，要么检索精度不足。行业逐渐意识到：记忆能力不再是技术补充，而是 AI 从 “被动响应” 到 “主动交互” 的战略核心。
EvermemOS 横空出世：
脑科学启发的记忆革命
（一）从 “人脑” 到 “AI 脑” 的突破
EvermemOS 并非简单的 “数据存储库”，而是陈天桥团队基于 “发现式智能” 理念，借鉴人脑海马体（记忆索引）与大脑皮层（长期存储）机制，打造的首个面向智能体的长期记忆操作系统。它最核心的创新，是让 AI 的记忆像人类一样：既能 “记住” 长期信息，又能 “快速调取” 关键内容，还能在交互中 “更新知识”。
（二）性能碾压
在国际权威评测 LoCoMo长周期对话记忆和 LongMemEval-S复杂场景记忆中，EvermemOS 凭借 “生物印迹启发式提取技术”，分别以 92.3%、82% 的记忆准确率超越行业平均水平 30% 以上。比如在 “跨 30 轮对话追溯用户偏好” 测试中，传统方案准确率不足 50%，而 EvermemOS 能精准定位用户 3 小时前提到的 “过敏药物禁忌”，解决了 “记不住、调不出” 的核心痛点。
“数字大脑” 如何工作？
EvermemOS 的核心是 “代理层、记忆层、索引层、接口层” 四层架构，每一层都对应人脑的记忆功能，环环相扣形成闭环：
（一）代理层：AI 的 “前额叶”
负责理解任务、分配资源 —— 比如用户说 “帮我整理上周的项目会议纪要，并结合之前的方案提建议”，代理层会先定位 “项目会议”“历史方案” 两个记忆需求，再调度其他层级协同，避免 AI 像 “无头苍蝇” 一样遗漏信息。
（二）记忆层：AI 的 “大脑皮层”
用结构化方式存储长期信息，支持千万级条目管理。不同于传统 AI “零散存对话”，记忆层会把用户的交互转化为 “可进化单元”—— 比如记录用户 “每周五需要项目进度报告”“偏好表格形式呈现”，后续会自动适配这些习惯，无需反复提醒。
（三）索引层：AI 的 “海马体”
融合向量检索、知识图谱等技术，实现 “毫秒级找记忆”。比如用户问 “去年和 A 公司合作的合同里，付款周期是多久”，索引层会快速关联 “A 公司”“合同”“付款周期” 三个关键词，直接调取对应内容，不用 AI “翻遍所有对话记录”。
（四）接口层：AI 的 “感官神经”
提供标准化 API，让对话模型、机器人等智能体都能接入。目前已率先用于 AI 产品 Tanka—— 在多人协作场景中，Tanka 能记住 “甲负责设计”“乙擅长数据”，分配任务时自动匹配每个人的优势，解决了传统协作 AI “记不住分工” 的问题。
让记忆技术普惠
（一）开源降低开发门槛
EvermemOS 已在 GitHub 上线开源版本，提供完整工具链 —— 开发者不用从零搭建记忆系统，只需调用接口，就能让自己的 AI 具备长效记忆。比如中小团队开发教育 AI，可快速接入记忆层，实现 “跟踪学生学习进度、定制个性化课程” 的功能。
（二）企业级方案瞄准行业痛点
针对金融、教育等领域，EvermemOS 计划推出云服务版本：金融机构可用它记录客户 “风险偏好”“理财需求演变”，提供长期适配的服务；学校可借助它存储 “学生成长档案”，从小学到高中持续追踪学习特点，避免 “换老师就断档” 的问题。
应用场景：AI 从 “工具” 变 “伙伴”
（一）C 端：你的 “数字伙伴”
#个性化教育：AI 记住学生 “数学几何薄弱”“喜欢用动画理解知识点”，会持续推送几何动画课程，还能根据过往错题，针对性出题，不用学生每次都说明自己的弱点。
#健康管理：记录用户 “血压偏高”“对青霉素过敏”“每周三健身”，后续推荐食谱、提醒用药时，会自动避开过敏药物，结合健身计划调整饮食建议，比传统健康 AI 更 “懂你”。
（二）B 端：重构企业协作
#客服系统：客服 AI 记住用户 “之前咨询过订单延迟问题”“要求优先电话反馈”，再次接入时会直接说 “您之前的订单已安排补发，现在电话和您确认物流进度可以吗？”，不用用户重复说明情况。
#研发团队：记忆层存储 “项目技术文档”“过往 bug 解决方案”，新成员加入时，AI 能主动推送 “这个模块之前出现过 XX 问题，当时用 XX 方法解决”，缩短培训周期。
（三）科研领域：助力 “发现式智能”
陈天桥团队的目标，是让 AI 从 “拟合数据” 走向 “主动探索”。比如在药物研发中，EvermemOS 能记住 “某类化合物对肺癌细胞的抑制效果”“之前实验的失败原因”，帮助科研人员快速定位有效方向，避免重复试错。
陈天桥的技术哲学：脑科学与 AI 的双向奔赴
从盛大网络到天桥脑科学研究院，陈天桥十年间一直聚焦 “脑科学与 AI 融合”。他提出：“AI 的进化，不能只追求‘算得快’，更要学会‘记得住、用得好’—— 这就是‘时间结构’范式的核心，让 AI 拥有时间连续性，才能真正接近智能。”
EvermemOS 正是这一理念的落地：它不是简单加个 “记忆功能”，而是通过模块化设计，让 AI 在交互中 “积累知识、优化行为”—— 就像人类通过经历成长一样，AI 也能在记忆中进化。
未来：当 AI 拥有 “长效记忆”
随着 EvermemOS 与大模型、机器人技术融合，未来的 AI 可能会：在医疗领域，记住患者 “家族病史”“用药反应”，辅助医生制定长期治疗方案；在创意设计中，记住设计师 “偏好极简风格”“常用蓝色调”，自动适配创作习惯。
这场始于 “记忆” 的革命，正在让 AI 从 “冰冷工具” 变得有 “温度”、有 “成长感”。现在，你可以访问 GitHub 获取 EvermemOS 开源版本，或关注官网预约企业服务 —— 或许用不了多久，你身边的 AI，就能真正 “记得你、懂你”。
AI website for user：http://everm.ai
Githubr:https://github.com/EverMind-AI/EverMemOS/
END
