What is MemOS?
大语言模型 (LLM) 在“持久性”方面常面临挑战，这限制了它们在单一会话或提示窗口之外保留上下文、进行演进的能力。MemOS (Memory Operating System) 是一个工业级、开源的框架，专为解决这一关键难题而设计。通过将记忆视为一种“头等”系统资源，MemOS 为 LLM 提供了结构化、持久化且可迁移的长期记忆，将其从静态生成器转变为能够持续学习、适应性强的数字助手。
核心特性
MemOS 采用分层架构，借鉴了传统操作系统的设计理念，从而为 AI 记忆管理提供了一种全面、系统化的方法。
🧠 标准化 MemCube 统一
MemOS 引入了 MemCube，这是一种标准化的封装，它有机地整合了三种不同类型的记忆：明文记忆 (上下文/对话历史)、激活记忆 (KV Cache 和中间状态) 以及参数记忆 (长期知识和微调数据)。这一统一框架允许模型动态地检索、更新和组合记忆，从而在不同任务中支持更精确的推理和自适应行为。
🚀 预测性记忆调度
MemOS 不再等待记忆检索，而是采用了一种新颖的 Memory Scheduling 范式，其核心是 Next-Scene Prediction。调度器根据上下文线索和任务意图，异步预测潜在的记忆需求，并将相关的记忆片段预加载到工作上下文中。这显著降低了响应延迟，优化了 GPU 利用率，并确保了高效且上下文感知的记忆访问。
🔗 标准化 Memory API 与互操作性
该系统为开发者提供了标准化的 Memory API，从而能够将持久性记忆操作 (创建、更新、迁移、回滚) 无缝集成到 LLM 工作流中。这一层支持跨模型和跨会话的记忆迁移，使得智能系统能够在不同代理、设备和应用程序之间共享和重用上下文与知识。
应用场景
MemOS 支持开发需要连续性、可靠性和个性化的复杂、长期 AI 应用。
个性化数字智能体：构建真正的长期数字助手，能够持续积累用户偏好、历史交互和行为习惯。每次后续交互都将利用更深入、不断演进的记忆库，从而提供随时间推移而不断优化的高度个性化和相关服务。
结构化研究与知识管理：对于研究团队或企业，MemOS 允许结构化、长期保存分散的项目数据、分析结果和笔记。研究人员可以部署智能助手，这些助手能够在一个庞大、持续更新的知识库中进行动态的 Multi-Hop Retrieval，从而确保研究的连续性和高效率。
高可靠性与可审计系统：在金融或法律等对可追溯性和合规性至关重要的领域，MemOS 提供了记忆溯源和审计功能。模型推理可以精确追溯到记忆系统中的特定知识来源，显著提升了系统的透明度、可审计性和整体可信度。
独特优势
MemOS 提供了可验证的性能提升和架构稳定性，这使其区别于传统的检索增强生成 (RAG) 或基础缓存解决方案。
1. 长期推理中的卓越表现
在行业公认的 LoCoMo (Long Conversational Memory) 基准测试中，MemOS 在复杂的记忆任务中展现出卓越性能：
| 任务类别 | MemOS 得分 | OpenAI Global Memory | 相较于 OpenAI 的提升 |
|---|---|---|---|
| Temporal Reasoning | 73.21% | 28.25% | +159% |
| Multi-Hop Retrieval | 64.30% | 60.28% | +6.7% |
| Open Domain | 55.21% | 32.99% | +67.3% |
| Single Hop | 78.44% | 61.83% | +26.8% |
| Overall Accuracy | 73.31% | 52.75% | +38.97% |
MemOS 在 Temporal Reasoning 方面取得的显著领先——这项任务对系统要求最高——验证了其统一记忆调度和检索机制在复杂、长上下文场景中的效率和准确性。
2. 提升效率与节省 Token
预测性调度和优化的检索框架使 MemOS 能够以显著更短的上下文长度实现高准确性。
MemOS 使用大约 1,000 tokens 的上下文长度 (Top-K 20) 即可达到最佳性能。
其他对比系统通常需要 2,000–4,000 tokens 才能达到相似的准确性水平。
通过最小化实现准确召回所需的输入规模，MemOS 大幅降低了编码成本，减轻了计算负担，并提升了整体系统吞吐量。
3. 通过 KV Cache 重用加速推理
MemOS 在调度场景中高效管理并重用激活记忆 (KV Cache)。实验表明，随着模型规模和缓存上下文长度的增加，首个 Token 生成时间 (TTFT) 的加速比显著提升。在长记忆场景中，TTFT 加速比超过 70%，这证明了记忆调度层在提升大规模推理任务解码性能和整体响应速度方面的价值。
总结
MemOS 为构建真正能够记忆、适应和演进的智能系统提供了必要的基础。通过提供一个标准化、工业级的统一记忆管理和预测性调度框架，MemOS 使开发者和企业能够在其 LLM 应用中实现更高水平的智能、可靠性和效率。
探索智能系统的未来：在 GitHub 上了解更多关于 MemOS 的信息，或注册即将推出的 Playground 功能，亲身体验其性能提升。
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2025-06
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Source: Similarweb (Oct 20, 2025)
MemOS was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-19.
