MemOS

MemOS 的官方中文平台，核心是为通用人工智能（AGI）打造统一的记忆管理底层架构，让智能系统拥有类人脑的可适配、可迁移、可共享的长期与即时记忆，赋能大语言模型（LLM）类应用实现 “记忆能力” 升级。

核心功能

1. 结构化记忆架构：整合参数记忆、激活记忆和纯文本记忆，形成多层架构，支持记忆的动态检索、更新与组合，助力精准推理、自适应行为和终身学习。
2. 预测性与异步调度：基于对话历史、任务语义等线索，提前加载所需记忆以消除延迟；通过异步调度解耦检索、推理与生成流程，提升 GPU 利用率和系统响应速度。
3. 跨模型与跨设备互操作性：通过统一的记忆交换协议（MIP），实现记忆在不同模型、设备、会话和应用间的共享传输，支持云端、边缘设备等多场景部署。
4. 三层框架支持：
   • 应用与 API 层：提供记忆保存、更新、传输、回滚的统一 API，方便模型 / 智能体无缝集成；
   • 记忆调度层：通过预测性调度编排各类记忆，保障跨类型记忆的快速上下文感知访问；
   • 存储与底层层：作为记忆存储和交换基础，支持容器化的用户、专家及领域记忆，可跨场景移植。
5. 灵活的记忆组织与演进：采用树形层级（按主题 / 功能分类）+ 图式链接（跨主题关联）的结构，支持记忆单元的灵活插入、合并与重构，适配任务和场景变化。

使用模式

• 开源深度定制：面向高级开发者、研究团队，可通过 GitHub 获取代码，自定义记忆逻辑、自托管部署；
• 平台快速搭建：面向初创公司、产品团队，提供现成的记忆立方体、无缝 API 集成，支持快速原型开发。

适配场景

适用于需要为 LLM 应用添加记忆能力的各类需求，包括智能对话、多步推理、跨场景协作等，可满足快速开发或深度定制的不同需求。