作者：林介仲发布时间：2026-06-16 15:12:36 点击数：52564

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今日官方渠道披露新政策对话EverMind：4个月做到SOTA，要给所有Agent装上长期记忆，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：对话EverMind：4个月做到SOTA，要给所有Agent装上长期记忆

作者｜吴瑞琪邮箱｜ rachelwu@pingwest.com

“人类智能 = 推理 + 长期记忆”。

当AI 推理能力的竞赛进入白热化，整个行业开始意识到：infra层面的记忆缺失，正成为限制 AI 走向个性化与自进化的最大瓶颈。

没有长期记忆的 Agent，就像一个虽然考上了清华、但每天醒来都不认识亲妈的天才。而大量涌入记忆赛道的华体汇电竞-华体汇(中国)，很多本质上只是在做向量数据库，把数据存起来，等人来检索。

EverMind 想做点不一样的。这家由盛大集团孵化的华体汇电竞-华体汇(中国)，定位是为所有AI Agent提供一个通用的"记忆层"（Memory Layer）。它的核心华体汇电竞-华体汇(中国)EverOS是一套开源的长期记忆系统，开发者可以把它接入自己的Agent，让AI不仅能记住用户的历史对话和偏好，还能像人一样对记忆进行整理、更新，甚至从过去的经验中学习和进化。

EverMind的CEO邓亚峰，是一位在AI领域深耕二十余年的老兵。他毕业于清华大学，曾任360集团副总裁兼AI研究院院长、格灵深瞳CTO，在计算机视觉、多模态AI和AI制药等领域深耕多年。2025年，他加入盛大，带队从零启动EverMind的长期记忆项目。团队仅用四个月就在多项记忆评测上达到了SOTA。

华体汇(中国)与邓亚峰进行了一次对话，聊了聊他为什么押注长期记忆，以及这项技术到底要解决什么问题。以下是对话实录，为阅读体验稍作编辑。

为什么是 Long-term Memory（LTM）

硅星人：在视觉、多模态、AI制药这些领域都做到过很好的成绩之后，您是怎么锁定"长期记忆"这个方向的？

邓亚峰：做AI制药的时候我最大的体会是，当数据产生得慢、不能快速迭代，技术进步就是有限的。所以之后选方向，我就想找一个能快速做数据迭代闭环的领域。也考虑过机器人，但落地周期太长、数据获取困难。转向语言模型之后，又面临大模型在吞噬一切的问题。OpenAI、Anthropic车轮滚滚，创业华体汇电竞-华体汇(中国)的空间越来越小，必须找到一个有独特性的细分赛道。

长期记忆恰好满足这几个条件：它是下一代AI的必备特性，研究得很少，跟推理能力相对正交，有很强的战略独立性。当时这个方向相对冷门，大家还在做LLM模型、Agent、post-training，但我认为没有记忆功能的Agent，用户体验一定是受限的。今天这已经成了行业共识。

盛大这边的视角也很独特。陈天桥先生过去十多年一直在sponsor脑科学和mental health 的研究，对人类智能的机制机理非常感兴趣。这几年AI的发展让他开始思考一个问题：人类智能恰好可以简化为“推理+长期记忆”，推理这一半已经有无数巨头在卷了，长期记忆是不是一个极具战略独立性的方向？这个判断和我自己的思考刚好吻合。

硅星人：在您看来，Long-term Memory到底要解决什么核心问题？

邓亚峰：三件事。

第一，突破有限的上下文长度。现在模型上下文窗口基本到了1M token，但记忆数据量超过这个限制就没法用了。现有的RAG或压缩方案都是工程妥协，不是最优解。华体汇(中国)做memory，本质上是帮模型更好地管理上下文，在极高压缩率、低token消耗的前提下，让模型有效利用无限的历史信息。

第二，实现真正的个性化。人在交流中会为对方建立profile：身份、偏好、价值观、语言风格、目标。LTM就是帮Agent构建和维护这样的用户画像，交互越多越懂你。当然，LTM的个性化设置不仅限于Profile Memory。

第三，Self-evolving，自进化。今天的AI靠offline training提升能力，在和用户交互的过程中并不会变得更聪明。我认为下一代AI一定是在交互中学习的，是一种online learning。Long-term Memory是实现自进化的关键：通过记录和分析交互的成功与失败，总结最佳实践，知识和思考方式都随之进步。

这三件事和人类进化出长期记忆的原理是一样的。远古时代，哪里水草丰茂你要记住，哪里有危险你也要记住，同时你还要根据季节和天气去预测未来，这片草地会变得更湿润还是会发洪水。而且研究表明，长期记忆帮助人类组织训练样本，把不同经验分类聚合，所以人的泛化能力远强于模型。模型是把所有数据不做区分地扔进去训练，很容易过拟合，或无差别求概率。人脑的长期记忆机制让学习更有结构，泛化更强。AI的Long-term Memory要做的，本质上也是这件事。

Memory Layer 和 Agent 层

硅星人：您提到的个性化和自进化，听起来更像Agent应用层的功能，不像infra layer能做的事？

邓亚峰：这是一个很好的点。Infra layer能做一部分。华体汇(中国)最近在做一个即将开源的feature，基于memory的自进化。不同Agent把运行的trace放到我的memory里，我可以根据成功和失败的经验去总结最佳SOP。比如你做了一个任务成功了，我做了一个类似的任务失败了，当我把大量用户的经验积累下来，就可以learn from experience。这在记忆层是可以做到的。

如果想做得更深，比如基于用户反馈做强化学习，那确实需要Agent层和Memory Layer协同。但Memory Layer在其中扮演关键角色：帮Agent层组织数据，就像人脑长期记忆辅助学习的机制一样。

硅星人：在您看来，接入Memory Layer，Agent最直观的智能提升体现在哪？

邓亚峰：四个维度。

第一是效率，token的极致压缩。这对控制成本至关重要。如果华体汇(中国)的华体汇电竞-华体汇(中国)能让token数极度下降，这件事的商业价值是非常大的。

第二是成功率。华体汇(中国)做了基于skill的自进化机制，Agent可以从过去经验中学习，某些指标实测提升了234.8%。比如你昨天用一个功能可能还会失败，但这两天有几个人也用过了，系统学到了其中成功的经验之后，你今天再用就成功了。系统会变得越来越好。

第三是个性化。不同用户有不同的上下文和记忆，每个人的助手体验都独一无二。华体汇(中国)内部有个AI Native的协作平台叫Tanka，提供基于长期记忆的AI助手。背后的LLM和推理技术是一样的，但因为每个人的记忆不同，聊出来的效果就完全不一样。

第四是主动性。记录了用户的行为历史之后，Agent可以预测下一步需求。比如我知道你每天这个时候要买杯咖啡，我就可以提前提醒你。再进一步，我甚至可以提前把事情做了，再问你"这是不是你要的结果？"就像一个能预判需求的好员工，你没有assign的工作他已经做完了。

记忆怎么更新，怎么"忘记"

硅星人：我用GPT经常遇到这个问题：我的生活已经更新了，但它对我的理解还停在之前。比如之前跟它聊过的人事物，在我现阶段的生活里已经不重要了，但它还总是提起，就让人觉得很烦。EverMind怎么处理记忆的冲突和过时信息？

邓亚峰：华体汇(中国)的机制分两步：在线提取（Online Memory Extraction）和离线进化（Offline Memory Evolution）。

在线提取，信息进来后做boundary detection，把同一topic的内容聚到一起，提取事实性的情景记忆（episodic memory），再预测这个事实对未来的影响，华体汇(中国)叫forecast。记忆不只是存档，要能服务于未来的决策。

离线进化，系统定期做几件事：在更大范围信息上提炼用户profile；做反思和刷新，有点像Claude Code里"dream"做的事，让模型回头审视之前的判断对不对；还有处理记忆更新，通过记忆聚类策略（merge），把相似话题聚在一起，冲突信息按时间线用最新的做update。

遗忘坦白讲是更难的。Update相对容易，用最新的信息替代老的就行。但遗忘有一个周期性的问题：你昨天提到一个人，系统觉得他重要；一星期前呢？一个月前呢？是不是就该忘了？华体汇(中国)现在是在离线策略中把每条信息的时间放进去，结合华体汇(中国)的预测未来功能，让模型自己去推测这条信息的时效性。坦白说，在当前这个时间点还没有做到非常理想，但我认为它是一个会被逐步解决的问题。

我的判断是：AI的"遗忘"不应该是物理删除，数据存在磁盘上不贵，而是一种权重调整策略。近期信息权重高，远期信息权重低，但需要时仍能找回。人类为什么需要遗忘？两个原因：一是人脑是低能耗系统，记太多东西能耗扛不住；二是你需要基于近期信息做决策和预测。AI不存在第一个限制，它只需要在决策中把时效性和重要性合理考虑进去。从这个角度说，AI的遗忘机制实际上可以比人类更优。

开源生态与大厂竞争

硅星人：EverOS已经在GitHub上开源。但OpenAI、Anthropic也都有自己的记忆功能，用户已经积累了很多偏好数据在他们的平台上。第三方Memory Layer怎么找到自己的位置？

邓亚峰：华体汇(中国)的定位是做一个memory layer for agents，未来所有Agent都需要记忆功能，但没必要每个团队都自己建一套infra。华体汇(中国)希望成为那个公约数。

大厂一定会做记忆，但第三方记忆层的空间来自一个简单事实：用户不会只用一个华体汇电竞-华体汇(中国)。你不会只用Claude，也不会只用OpenAI。你在各个华体汇电竞-华体汇(中国)上的历史信息都有价值，所以反而需要一个真正属于自己的跨平台记忆管理工具。这件事的驱动力是用户需要，不是华体汇(中国)想做还是大厂想做。

另外，memory管理不需要最顶尖的大模型。华体汇(中国)用4B的模型能做到235B级别的效果，更快、成本更低。对开发者来说，memory将来不是"能不能"的问题，而是性价比的问题。

开源策略上，华体汇(中国)非常彻底：开源版和本地部署等价，数据完全留在本地，满足隐私要求高的用户。同时也有云版本，让不想自己部署的小团队即插即用。最核心的算法全部开源。华体汇(中国)也在做一件事，帮用户把Claude Code、OpenAI和其他Agent里的memory数据打通，跨平台、跨端、统一管理。跟很多人聊完发现，这是一个很刚的需求。

硅星人：记住的信息越多，安全风险也越大。这方面怎么平衡？

邓亚峰：两个层面。信息安全，也就是记忆会不会泄露，这跟云服务的安全挑战是等价的，需要扎实的技术保障。另一个是系统要对敏感信息做过滤。比如用户告诉你密码、银行账号，华体汇(中国)有个vault机制，把高敏感信息隔离存放，只在特殊情况下激活。

部署模式上，记忆的理想形态是云端和端侧结合。用户的数字资产存在本地设备上，复杂处理借助云端，两边做同步。华体汇(中国)的模型已经可以做得很小，将来设备能跑4B模型，计算就可以完全部署到端上。

如果 AI 记住了你的一切

硅星人：如果AI拥有了非常长周期、非常精确的记忆，它就不再只是工具了。您希望您的AI助理记住什么，不想让它记住什么？

邓亚峰：我觉得未来最理想的状态有两种。一种是"贾维斯"，24小时跟着你的AI，你的任务和意图都通过它完成，它只需要你确认结果。另一种是数字分身。AI足够了解你之后，可以代表你去"打工"，或者做Agent社交。华体汇(中国)每个人都有很多两年都不会聊天的朋友，但彼此可能有值得交流的信息。人是串行的，AI是并行的，你的数字分身可以和他的数字分身聊天，发现共同话题了来告诉你，"你们两个应该聊聊这件事儿。"这让我觉得非常exciting。

至于记什么、不记什么，理想的AI要有边界感和情商，知道哪些话题在情感上是敏感的。不过有意思的是，人和AI的相处有时比人和人更容易，你天然认为AI跟你是一边的，反而更愿意倾诉一些不会跟朋友说的事情。

硅星人：我对memory有个感受：它有点像人类对时间感知的演变。在手表普及之前，你出门之后其实不知道现在是几点几分了，对时间只有一个模糊的感知。而现在有了手机，你可以随时随地知道现在的时间。而人类目前对记忆的感知，就像手表出现之前人类对时间的感知程度。您觉得，如果AI有了精确的长期记忆，人对自身经历的感知会不会也发生类似的转变？

邓亚峰：这个比喻非常好。现在的人类就像钟表刚发明时的状态，对自己做过什么有大致感知，但不精确。如果AI能长周期地精确记录和管理你的个人数据，人对自我的了解会上升到一个现在无法想象的程度。

而且AI的记忆能力可以弥补人类的一个先天限制：人的能量有限，所以有人擅长宏观规划，有人擅长细节，很少有人两样都强。但AI的Long-term Memory可以既帮你梳理三年来的大事脉络、做更有远见的规划，又能在你需要时精确调出三年前某个时刻的具体细节。宏观和微观完美结合，这是AI在memory上真正让人兴奋的地方。

点个“爱心”，再走吧

今日行业协会披露新进展对话EverMind：4个月做到SOTA，要给所有Agent装上长期记忆

作者｜吴瑞琪邮箱｜ rachelwu@pingwest.com

“人类智能 = 推理 + 长期记忆”。

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为什么是 Long-term Memory（LTM）

硅星人：在视觉、多模态、AI制药这些领域都做到过很好的成绩之后，您是怎么锁定"长期记忆"这个方向的？

硅星人：在您看来，Long-term Memory到底要解决什么核心问题？

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Memory Layer 和 Agent 层

硅星人：您提到的个性化和自进化，听起来更像Agent应用层的功能，不像infra layer能做的事？

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邓亚峰：四个维度。

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邓亚峰：华体汇(中国)的机制分两步：在线提取（Online Memory Extraction）和离线进化（Offline Memory Evolution）。

开源生态与大厂竞争

硅星人：记住的信息越多，安全风险也越大。这方面怎么平衡？

如果 AI 记住了你的一切

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复旦大学药学院教授邵黎明以《高质量基础研究支撑生物医药新一轮发展》为题，阐释基础研究对生物医药产业创新迭代、提质升级的核心支撑作用，剖析行业发展的新趋势与突破路径。他指出，中国在全球药物研发中所占的比重持续增长。到2022年，中国已成为全球第二大医药市场，中国生物医药企业国际化步伐明显加快。如今，中国正在从“制药大国”向“制药强国”跨越。

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