MemOS

Большие языковые модели (LLM) часто сталкиваются с проблемой сохранения состояния, что ограничивает их способность удерживать контекст и развиваться за пределами одной сессии или одного окна ввода запроса. MemOS (Memory Operating System) — это промышленный фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для решения этой важнейшей задачи. Рассматривая память как первоклассный системный ресурс, MemOS обеспечивает LLM структурированной, постоянной и передаваемой долговременной памятью, превращая их из статических генераторов в адаптивных, непрерывно обучающихся цифровых помощников.

Ключевые особенности

MemOS использует многоуровневую архитектуру, вдохновленную традиционными операционными системами, для обеспечения комплексного, системного подхода к управлению памятью в ИИ.

🧠 Стандартизированная унификация MemCube

MemOS представляет MemCube — стандартизированную инкапсуляцию, которая органично объединяет три различных типа памяти: plaintext memory (история контекста/диалога), activation memory (KV Cache и промежуточные состояния) и parameter memory (долговременные знания и данные для донастройки). Эта унифицированная структура позволяет моделям динамически извлекать, обновлять и компоновать память, обеспечивая более точное рассуждение и адаптивное поведение в различных задачах.

🚀 Предиктивное планирование памяти

Вместо ожидания извлечения памяти, MemOS использует новую парадигму Memory Scheduling с функцией Next-Scene Prediction. Основываясь на контекстных подсказках и заданных намерениях, планировщик асинхронно прогнозирует потенциальные потребности в памяти и предварительно загружает соответствующие фрагменты памяти в рабочий контекст. Это значительно снижает задержку ответа, оптимизирует использование графического процессора и обеспечивает высокоэффективный, контекстно-ориентированный доступ к памяти.

🔗 Стандартизированный Memory API и совместимость

Система предоставляет стандартизированный Memory API для разработчиков, обеспечивая бесшовную интеграцию операций с постоянной памятью (создание, обновление, передача, откат) в рабочие процессы LLM. Этот уровень поддерживает передачу памяти между моделями и сессиями, позволяя интеллектуальным системам обмениваться и повторно использовать контекст и знания между различными агентами, устройствами и приложениями.

Сценарии использования

MemOS открывает возможности для разработки сложных, долговременных ИИ-приложений, требующих непрерывности, надежности и персонализации.

• Персонализированные цифровые агенты: Создавайте настоящих долговременных цифровых помощников, которые непрерывно накапливают пользовательские предпочтения, историю взаимодействий и поведенческие привычки. Каждое последующее взаимодействие использует более глубокую, развивающуюся базу памяти, что приводит к высоко персонализированному и релевантному сервису, который со временем улучшается.

• Структурированное управление исследованиями и знаниями: Для исследовательских групп или предприятий MemOS обеспечивает структурированное, долговременное сохранение разрозненных проектных данных, результатов анализа и заметок. Исследователи могут развертывать интеллектуальных помощников, способных к динамическому, многошаговому извлечению информации из обширной, постоянно обновляемой базы знаний, обеспечивая непрерывность исследований и высокую эффективность.

• Высоконадежные и аудируемые системы: В таких областях, как финансы или юриспруденция, где прослеживаемость и соответствие нормативным требованиям имеют первостепенное значение, MemOS предоставляет функции прослеживаемости происхождения памяти и аудита. Выводы модели могут быть точно прослежены до конкретного источника знаний в системе памяти, что значительно повышает прозрачность, возможность аудита и общую надежность системы.

Уникальные преимущества

MemOS обеспечивает доказуемые прирост производительности и архитектурную стабильность, что выгодно отличает его от традиционных решений Retrieval-Augmented Generation (RAG) или базовых методов кеширования.

1. Передовая производительность в долговременном рассуждении

Оцениваясь по признанному в отрасли бенчмарку LoCoMo (Long Conversational Memory), MemOS демонстрирует превосходную производительность в сложных задачах, связанных с памятью:

Значительное превосходство MemOS в Temporal Reasoning — задаче, требующей самых высоких системных ресурсов, — подтверждает эффективность и точность его унифицированных механизмов планирования и извлечения памяти в сложных сценариях с длинным контекстом.

2. Повышенная эффективность и экономия токенов

Предиктивное планирование и оптимизированная структура извлечения позволяют MemOS достигать высокой точности, используя значительно меньшую длину контекста.

• MemOS достигает оптимальной производительности, используя примерно 1 000 токенов длины контекста (Top-K 20).

• Сравнительные системы часто требуют 2 000–4 000 токенов для достижения аналогичных уровней точности.

Минимизируя необходимый размер входных данных для точного извлечения, MemOS значительно снижает затраты на кодирование, уменьшает вычислительную нагрузку и повышает общую пропускную способность системы.

3. Ускоренный инференс за счет повторного использования KV Cache

MemOS эффективно управляет и повторно использует Activation Memory (KV Cache) в сценариях планирования. Эксперименты показывают, что по мере увеличения размера модели и длины контекста кеша коэффициент ускорения time-to-first-token (TTFT) значительно возрастает. В сценариях с долговременной памятью коэффициент ускорения TTFT превышает 70%, доказывая ценность уровня планирования памяти для повышения производительности декодирования и общей отзывчивости в задачах крупномасштабного инференса.

Заключение

MemOS закладывает необходимую основу для создания интеллектуальных систем, которые по-настоящему запоминают, адаптируются и развиваются. Предлагая стандартизированный, промышленный фреймворк для унифицированного управления памятью и предиктивного планирования, MemOS позволяет разработчикам и предприятиям достигать новых уровней интеллекта, надежности и эффективности в своих LLM-приложениях.

Изучите будущее интеллектуальных систем: узнайте больше о MemOS на GitHub или зарегистрируйтесь для доступа к предстоящей функции Playground, чтобы лично оценить прирост производительности.