MemOS：为大语言模型设计的长期记忆操作系统

MemOS 是由记忆张量科技联合上海交通大学、同济大学、浙江大学、北京大学等多所高校及研究机构联合开源的一项突破性研究成果——专为大语言模型（LLMs）设计的长期记忆操作系统。

• 项目主页：https://memos.openmem.net
• GitHub：https://github.com/MemTensor/MemOS

该系统通过模拟人类记忆机制，实现了对 LLM 记忆能力的增强与扩展，使其具备动态读取、写入和更新记忆的能力，从而提升其推理、学习和个性化交互的表现。

MemOS 支持多种模态信息存储（文本、代码、图像），并在多个基准任务中展现出显著优于 OpenAI 等主流模型的性能表现。

技术亮点

性能对比与测试结果

在 LOCOMO 基准测试 中，MemOS 相较于当前主流记忆系统（如 LangMem、Zep、OpenAI、Mem0）展现了显著优势：

✅ LOCOMO 推理任务得分对比

💡 MemOS 在时序推理任务中相较 OpenAI 提升超过 159%，展现出卓越的时间序列理解能力。

核心功能详解

记忆增强生成（Memory-Augmented Generation, MAG）

• 提供统一的记忆操作 API；
• 与 LLM 深度集成，实现基于上下文的记忆检索与生成；
• 显著提升对话一致性、知识准确性与个性化响应能力。

模块化记忆架构（MemCube）

• 支持多种记忆模块并行运行；
• 每个模块可根据任务需求独立配置与扩展；
• 架构兼容性强，适配主流 LLM 框架。

多种记忆类型支持

可扩展性与开放生态

• 支持开发者自由扩展新的记忆模块；
• 可接入外部数据库、向量库、文件系统等；
• 支持多模型协同记忆共享与调用。

🧪 应用场景

MemOS 可广泛应用于以下领域：

• 智能客服与助手：持续记录用户偏好与历史对话，提供更个性化的服务；
• 教育与辅导：构建学生知识图谱，辅助个性化学习路径规划；
• 科研与工程：长期存储实验记录、代码片段、论文摘要等；
• 企业知识库：整合公司内部文档、会议纪要、项目资料，提升团队协作效率；
• AI 内容创作：帮助 AI 记住角色设定、剧情发展、风格偏好等，增强故事连续性。

🧬 技术架构概览

MemOS 的整体架构分为以下几个核心组件：

1. 记忆控制器（Memory Controller）
   • 负责记忆的调度、检索与更新；
   • 根据 LLM 当前状态选择合适记忆内容注入上下文。
2. 记忆存储引擎（Memory Storage Engine）
   • 支持多种记忆类型（文本、激活、参数）；
   • 提供高效的插入、查询与更新接口。
3. 记忆检索器（Memory Retriever）
   • 基于语义相似度匹配记忆；
   • 支持关键词、向量、混合搜索等多种策略。
4. 记忆编辑器（Memory Editor）
   • 提供对记忆的增删改查接口；
   • 支持人工干预与自动更新机制。
5. 与 LLM 的集成层（LLM Adapter Layer）
   • 将记忆信息无缝注入 LLM 上下文；
   • 支持主流模型框架（如 Hugging Face Transformers、DeepSpeed、vLLM）。

📊 性能优势总结