盛大深耕脑科学赋能 AI memory 技术研发

启发于脑科学技术的研究成果，盛大一直以来非常重视长期记忆领域的研究。早在2024年10月，盛大团队就对外发布了长期记忆领域的纲领性文章《Long Term Memory-The Foundation of AI Self-Evolution》。

基于盛大多个团队在该领域的持续积累，EverMind在2025年8月正式启动EverMemOS项目，并于11月对外正式发布开源版本。

EverMemOS是EverMind打造的首款AI记忆基础设施，对比同赛道团队，似乎姗姗来迟。

Mem0、Zep等产品最早都能追溯到2024年，现在商业化最成功的开发者框架Letta（原MemGPT）也是2023年就开始起步。

EverMemOS却交出了亮眼的答卷：最晚入场，但效果弯道超车。

从技术角度看，它同时继承了基于外部存储和基于隐状态两种路径。不过业内并非没有尝试过此类方案，但EverMind显然在记忆提取的精准度和逻辑一致性上实现了更优的平衡。

原因在于EverMind抓住了精髓，用邓亚峰的话说，就是：

通过EverMemOS，我们赋予智能体一个活的、不断演化的历史。

这里的关键词其实是“活的”。那么如何能保存最鲜活的记忆呢？人类大脑。

这就引出了EverMind的独特思路——生物启发。

具体来讲，EverMemOS通过模拟人类记忆的形成并转化为计算框架，利用三阶段层层递进以实现大模型长期记忆的存储和提取：

Step 1：情景轨迹构建。

对应人脑的海马体和内嗅皮层，可以将连续的对话内容拆分成一个个独立的记忆单元（MemCell），每个单元里不仅记录有完整的聊天内容，还包括一些关键事实、时效信息等。

Step 2：语义整合。

类比新皮层（前额叶皮层+颞叶皮层），系统会将内容相关的记忆单元归类在一起，形成主题化的记忆场景（MemScene），同时还会更新用户画像，区分用户的长期稳定偏好和短期临时状态。

Step 3：重构式回忆。

这一步对应的是前额叶皮层和海马体的协同机制，当用户提问时，系统就会在记忆场景的引导下进行智能检索，只挑选出必要且足够的记忆内容，用于后续的推理任务。

由此，AI学会像人类一样记忆——这不仅是知识的数据库存储，更是认知系统的深度整合。如此一来，即便是在多个Agent之间，也能实现信息的高效传递。

智能来到比拼长期记忆的下半场。

人类智能主要由因果推理和长期记忆能力构成，如果说OpenAI-o1、DeepSeek-R1为AI带来了推理能力，那么长期记忆必然是下一代AI应该拥有的核心能力。

它将突破大模型的上下文局限，帮助Agent具备个性化特性，并持续进化出深层次的长期认知，这都是下一代AI必须有的特性。在模型能力日益同质化的背景下，哪家Agent能率先搭载高性能记忆系统，就意味着哪家能够真正拉开差距，拥有留住用户的护城河。

当然要实现这一点，不可能只靠一个团队单打独斗，而需要一整个生态协同发展，那么谁能成为这个生态的缔造者，就显得格外重要。

从某种程度讲，这恰恰是盛大的舒适区。

在互联网时代，盛大就靠着平台生态证明了自己的能力边界，而在如今新一轮AI时代里，盛大依旧能将过去的战略经验迁移过来，只是这一次它选择的是记忆。

所以毋庸置疑，由盛大孵化的EverMind将成为这个领域里不可忽视的一抹力量，它的野心与实力堪配。

此行必然不易，但我们或许已然可以期待，在不久后的将来，有更多如同EverMind的探路者携手共进，来真正揭开AI长期记忆迷宫的一角。

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