重塑AI记忆边界：MemOS开源！时序推理较OpenAI提升159%
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大模型记忆管理和优化框架是当前各大厂商争相优化的热点方向，MemOS相比现有OpenAI的全局记忆在大模型记忆评测集上呈现出显著的提升，平均准确性提升超过38. 97%，Tokens的开销进一步降低60. 95%，一举登顶记忆管理的SOTA框架，特别是在考验框架时序建模与检索能力的时序推理任务上，提升比例更是达到了159%，相当震撼！
图1. MemOS项目官网报告的性能表现
在大型语言模型（LLM）一路狂飙的这几年，参数规模和算力几乎成了AI能力的代名词。可当大模型逐渐走进科研、产业和生活，每个人都在问一个更深层的问题：它究竟能不能“记住”点什么？
从陪伴式对话、个性化推荐，到多轮任务协作，模型只靠一次推理、一次检索，远远不够。如何让AI拥有可管理、可迁移、可共享的长期记忆，正在成为新一代大模型应用的关键挑战。
近日，记忆张量（上海）科技有限公司联合上海交通大学、中国人民大学、同济大学、浙江大学、中国电信等多家顶尖团队发布了MemOS（MemoryOperatingSystem），一套面向大模型的工业级记忆操作系统。它的技术路线起步于2024年团队推出的Memory3（忆立方）记忆分层大模型——当时首次提出了记忆分层的概念，让模型可以把部分知识“外化”存储，减少推理成本，也为后续的长期学习打下基础。
项目官网：https ://memos. openmem.net
项目论文：https ://memos. openmem.net/paper_memos_v2
代码仓库：https ://github. com/MemTensor/MemOS
Discord讨论组：https ://discord. gg/Txbx3gebZR
OpenMem社区联系邮箱：contact@openmem. net
与传统RAG或纯参数存储不同，MemOS把“记忆”看作一种和算力同等重要的系统资源。它通过标准化的MemCube记忆单元，将明文、激活状态和参数记忆统一在同一个框架里进行调度、融合、归档和权限管理。简单来说，模型不再只是“看完即忘”，而是拥有了持续进化和自我更新的能力。
在行业看来，这种面向AI长期记忆的操作系统思路，或许会重塑智能系统的应用边界——让大模型真正从“静态生成器”，变成可以陪伴用户长期成长的“数字同事”和“数字助理”。
图2. MemOS项目官网https ://memos. openmem.net/
系统架构和核心创新
图3. MemOS框架（源自MemOS官网）
在技术实现层面，MemOS借鉴了传统操作系统的分层架构设计，也融合了Memory3（忆立方）大模型在记忆分层管理方面的核心机制。整个系统由API与应用接口层、记忆调度与管理层、记忆存储与基础设施层三大核心层次组成，构建了一套从用户交互到底层存储的全链路记忆管理闭环。
在API与应用接口层，MemOS提供了标准化的MemoryAPI，开发者可以通过简单的接口实现记忆创建、删除、更新等操作，让大模型具备易于调用和扩展的持久记忆能力，支持多轮对话、长期任务和跨会话个性化等复杂应用场景。
表1. 从计算机操作系统到记忆操作系统
在记忆调度与管理层，MemOS提出了记忆调度（MemoryScheduling）的全新范式，支持基于上下文的“下一场景预测”（Next-ScenePrediction），可以在模型生成时提前加载潜在需要的记忆片段，显著降低响应延迟、提升推理效率。
如图4所示，MemOS通过在不同的Round、Session或者Agents流程之间，异步对应用所需的潜在记忆进行预测与推荐，实现Next-ScenePrediction。具体地，MemOSScheduler通过在应用的不同位置埋触发点（Trigger），不断搜集和汇总记忆需求。触发器生产的这些记忆需求会被添加到调度器的监控队列（MonitoringQueue）中，以供调度执行器（SchedulingExecutor）去消费，从而将高频、高相关的记忆提前预备到MemCube中合适的位置（或KVCache缓存、或明文工作区记忆存储等）去，大幅加速潜在的推理时间，提升记忆召回的准确性和效率。
图4. 记忆调度的核心思路
而在记忆存储与基础设施层，MemOS通过标准化的MemCube封装，将明文记忆、激活记忆和参数记忆三种形态有机整合。它支持多种持久化存储方式，包括Graph数据库、向量数据库等，并具备跨模型的记忆迁移与复用能力。
整体来看，MemOS不仅在技术框架上实现了对AI记忆的结构化、系统化管理，也为未来构建可共享、可迁移、可演化的AI记忆生态奠定了基础。
图5. 标准化MemCube（记忆立方体）的基础构成
应用场景
在应用层面，MemOS的推出为大模型在未来多个关键场景中带来了全新的能力突破：
个性化智能体：MemOS可以持续积累和管理用户的偏好、历史对话与行为习惯，让每一次交互都在“记忆之上”不断优化体验，真正实现长期陪伴和个性化服务。
科研与知识管理：在科研场景中，MemOS支持将分散的项目资料、笔记、分析结果以结构化方式长期保存和动态调用，帮助研究人员打造具备深度“记忆力”的智能助手，提升知识管理效率和研究连续性。
高可靠性场景：在金融、法律等对溯源和合规要求极高的领域，MemOS将提供记忆溯源与权限审计功能，使模型的推理结果可以精准追溯到具体知识来源，增强透明度和可信性。
企业级RAG应用：在企业级检索增强生成（RAG）场景，MemOS能够有效解决新旧知识混用、信息冲突等问题，确保模型在多轮对话和长周期任务中依然保持稳定、一致的回答能力。
凭借对三类记忆的统一调度与封装，MemOS不仅显著提升了模型的智能性和灵活性，也为企业构建安全、可控、持续演进的AI应用奠定了基础。
接下来，MemOS团队将上线Playground功能，面向开发者和企业用户开放体验，直观展示在多样化任务中，记忆能力带来的性能提升和应用潜力。
图6. MemOSPlayground即将上线测试
开源框架
图7. 项目开源地址：https ://github. com/MemTensor/MemOS
作为一套完全开源的工业级框架，MemOS的设计理念强调“标准化、模块化、可组合”，面向开发者提供了清晰且易于集成的架构和工具链。
在GitHub公开的Preview版本中，MemOS已实现包括MemoryAPI、核心调度模块（MemScheduler）、树-图状的明文记忆管理、KVCache激活记忆管理在内的多个关键功能，并提供了详尽的示例代码和演示脚本，帮助开发者快速上手，灵活构建具备持久记忆能力的智能应用。
图8. pipinstallMemoryOS一键安装使用
该框架遵循分层解耦的设计原则，所有核心能力均以Python类和REST接口两种形式对外开放，既可用于轻量级本地测试，也能与生产环境下的大模型（如HuggingFace、OpenAI、Ollama等）实现无缝集成。
未来，MemOS将持续完善记忆生命周期管理、参数记忆插拔、跨平台记忆迁移等高级功能，并通过MemCube标准支持“Memory-as-a-Service”（记忆即服务）的部署模式，帮助开发者和企业在不同场景下灵活构建具备持久记忆的AI系统。
MemOS-Preview版本性能详细评估
LoCoMo评估集合由Maharana等人于2024年提出，并发表于ACL2024，旨在系统评估和强化LLM对极长对话历史的记忆能力。目前，该基准已经成为包括Mem0、Zep等多种记忆管理框架的标准化测评工具。
本次评估主要考察模型在以下四项任务中的表现：
单跳任务评估（SingleHop）：测试模型在已知上下文中对单一事实的直接回忆能力。
多跳任务评估（MultiHop）：考察模型能否通过多轮推理整合分散信息。
开放问题评估（OpenDomain）：评估模型在非限定问题上的记忆准确性和灵活性。
时序推理任务（TemporalReasoning）：检验模型处理事件顺序和时间逻辑的能力。
当前MemOS-Preview版本在以上任务中的详细评估结果如下表2：
表2. LoCoMo端到端实验性能对照表
从评估结果来看，MemOS-Preview-0630版本相比OpenAI的全局记忆方案，在性能表现和Tokens开销方面均实现了全面提升。
与Mem0（本次评测采用Mem0官方提供的Pro版本高性能接口）相比，MemOS在各项核心指标上也取得了显著进步。特别是在时序推理这一对记忆系统要求最高的任务上，MemOS相较Mem0和OpenAI均实现了超过20%绝对值的性能提升，最高超过159%的相对值的提升，进一步验证了其在复杂对话和长期推理场景中的优势。
图9. MemOS各项性能指标随召回TOP-K数量的消融实验
在记忆管理场景中，召回记忆的数量（TOP-K值）以及对应的总Context长度，直接决定了框架的检索效率和推理性能。通常而言，框架效率越高，就越能够在相对较小的召回容量下取得最准确的回忆结果，从而显著降低Tokens的编码开销。
如图9所示，MemOS在召回区间TOP-20左右时，仅需约1000个Tokens的上下文长度，即可在各项评估指标上取得优异表现。相比之下，对照组在达到相似准确度时，通常需要2000–4000Tokens的召回区间，MemOS在保证效果的同时大幅减少了检索所需的输入规模和推理负担。
表3. 检索效率评估
此外，为了系统评估当前开源框架在检索时效性方面的表现，MemOS团队针对原始RAG框架和现有多种记忆管理方案开展了全面的消融实验。
从表3中的结果可以看出，MemOS-Preview开源版本的检索性能已接近多个主流商业化记忆管理框架的API接口，并在最终效果得分上实现了显著提升。值得注意的是，在部分评测任务中，MemOS的表现甚至优于Full-Context方案，展现出在高效记忆管理与资源利用之间的良好平衡能力。
表4. 记忆调度场景KVCache复用的加速性能实验
同时，为了进一步评估MemOS-Preview版本在调度场景下的记忆缓存复用功能，作者围绕不同模型规模和输入长度，对缓存复用的性能进行了详细的消融实验。
实验设置包括：在不同输入长度的缓存上下文条件下，测量推理过程的加速比；以及在不同参数规模的模型上，评估缓存复用对性能的提升效果。
从表中结果可以看出，随着模型规模的增大和缓存上下文长度的增加，相比无缓存场景，推理加速比显著提高。在长记忆场景下，TTFT（TimeToFirstToken）加速比超过70%，显示出缓存复用在大规模推理任务中的明显优势。
这些实验结果表明，对于需要长期和高频访问的记忆内容，构建高效的缓存复用模块对于提升记忆解码性能和整体响应速度具有重要价值。
MemOS的未来发展计划
图10. MemOS历史研发Milestone
🌟关键计划一：成立OpenMem开源社区
MemOS团队计划发起OpenMem开源社区，面向全球研究机构和产业伙伴，共同打造一个开放、协作、共创的大模型记忆技术生态。该社区将重点推动记忆管理、记忆增强、记忆共享等领域的研究与应用，探索让AI记忆能力实现可管理、可迁移、可共享的发展路径。OpenMem欢迎所有对AI模型记忆感兴趣的团队加入，共建开放记忆底座，赋能智能系统普惠未来。联系方式：contact@openmem. net
🌟关键计划二：应用发展与联合开发计划
未来，MemOS将与智能体（Agent）研发团队、行业业务团队和技术合作伙伴共同发起联合开发计划，推进基于记忆操作系统的多样化应用落地。相关计划将聚焦对话机器人、智能搜索、个人助理、企业知识管理等典型场景，探索长期记忆、多主体协作、个性化演进的应用模式，助力智能系统在复杂动态环境中实现持续进化和价值创造。
🌟关键计划三：MemOS的长期迭代与研发
在长期研发方面，MemOS将持续推进技术演进和版本迭代，重点聚焦记忆表征与压缩、分布式记忆调度、跨模型记忆转移、可解释性与安全性保障等关键方向。未来，MemOS还将逐步完善标准化接口、性能优化、合规治理等体系，打造面向大规模生产环境的高可用、低成本、强安全的记忆操作系统。团队计划持续深化与学术界和产业界的合作，推动AI从静态生成走向长期进化与持续学习的新阶段。
记忆张量简介：记忆张量（上海）科技有限公司是上海算法创新研究院孵化的新型大模型公司，由中科院院士担任首席科学顾问。公司聚焦基本原理驱动的系统性创新，以“低成本、低幻觉、高泛化”为核心特色，致力于探索符合中国国情的大模型发展新路径，推动AI应用更广泛落地。公司持续围绕大模型记忆增强与管理框架进行技术迭代，自主研发的基于记忆分层架构的“忆³”大模型已实现商业化落地，业务稳步增长，获得招商证券、中国银行、中国电信等头部国央企业认可。
排版：机器之心
