开年，DeepSeek 论文火遍全网，内容聚焦大模型记忆。

无独有偶，谷歌近期也发布了一篇被誉为「Attention is all you need」V2（Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures）的重磅论文，核心同样指向记忆瓶颈。

就连最近这只彻底破圈的 AI 大龙虾——OpenClaw（原名 Clawdbot），其亮点之一依旧是记忆。

也就是说，记忆≈今年全球 AI 圈集体押注的技术风口≈皇冠明珠。

几乎所有你能想到的大模型团队，都在加班加点往自家模型里塞记忆功能……

但这一次，让我们把视线从这些科技巨头身上稍稍挪开，就会发现有一支后起之秀同样不容小觑。

他们就是陈天桥和邓亚峰带队的EverMind。

为什么这样说呢？

且看产品，最新发布世界级长期记忆系统——EverMemOS，发布即 SOTA。

一举打破多项记忆基准测试的同时，还能远超此前所有的基线方法。

其次，它是真正能用的。

不是只会跑测试的「花架子」，实际部署后效果照样能打。而且团队有底气有信心，技术代码全部开源。

为了方便开发者使用，他们刚刚还专门上线了云服务——现在只需一个最简单的 API，就能直接将最前沿的大模型记忆能力装进自己的应用。

并且要知道，从 EverMemOS 正式立项到开源，团队只用了短短四个月时间，这是什么实力不必多说。

不止如此，EverMind 更是联手 OpenAI 等十多个技术社区豪掷英雄帖，发起首届记忆起源大赛（Memory Genesis Competition 2026），号召全球顶尖人才前来共同书写记忆元年。

学习大脑记忆机制，成了

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。

至于效果如何，咱们还是眼见为实，看看基准测试结果。

团队选取了 4 个主流记忆基准测试，以及多种大模型记忆增强方法。所有方法都基于同一基础大模型（GPT-4o-mini 或 GPT-4.1-mini）进行测试。

结果也很明显，EverMemOS 大获全胜，全面超越现有记忆系统和全上下文模型。

其中在LoCoMo上，准确率直接一跃来到 93.05%，尤其是在多跳推理和时序任务上表现突出，分别提升 19.7% 和 16.1%，同时 token 使用量和计算成本得到大幅度降低。

在多会话对话评估LongMemEval里，EverMemOS 同样以 83% 的准确率位居榜首，说明在面对跨度极大、信息量极高的场景中，EverMemOS 依旧能够精准检索和关联到过去的信息，并且通过持续交流还会不断进化完善自己。

HaluMem由 MemTensor 和中国电信研究院联合发布，是业界首个面向 AI 记忆系统的操作级幻觉评估基准。而 EverMemOS 在保证记忆完整性的同时，也显著改善了幻觉现象。

在PersonaMem v2里，EverMemOS 在九个复杂场景中依旧全场最佳，保证了深度个性化和行为一致性。

足以见得，EverMemOS 是相当全能的一枚选手，记性好、搜得准，关键还运行速度快、成本还够低，最长可突破百兆上下文限制。

一边帮大模型减负，一边帮大模型补记忆力，堪称大模型版安神补脑液。

不仅云，还要赢

诚然，技术扎实是一回事，能不能让开发者用起来则是另外一回事。

EverMind 觉得，开源还不够，直接上云服务。

省去中间繁杂的基础设施搭建，从开发者到 EverMemOS，只需要完成简单的两行 API 代码调用，就能实现多项记忆操作，包括：

§ 记忆摄入：从消息和交互中提取和存储记忆；

§ 记忆检索：使用筛选选项（例如按元数据字段）检索已存储的记忆；

§ 记忆搜索：利用关键字驱动的混合检索方式搜索记忆；

§ 对话元数据：设置或更新对话元数据以改进提取和检索行为。

有两种使用 EverMemOS 的方式，EverMemOS Cloud和开源版本。前者使用托管 API，更方便也更快，且核心引擎会自动更新到最新版本，后者则由用户自己运维。

开源版本需要自行准备部署环境：

云服务上手更快，功能简洁，探索空间却很大：配置记忆空间→获取 API 密钥→保存记忆→使用记忆，即可轻松体验当前业界性能 SOTA 的 Memory 系统。

△选择 EverMemOS 云服务或开源版本的理由

目前云服务已经正式开放内测申请，填写正确的邮箱地址后即可享受免费服务。

不过正如邓亚峰所说，要想掌握 AI，多学不如多用。在部署好 EverMemOS 后，不妨来参加 EverMind 举办的记忆起源大赛。

EverMind 把舞台也给大家一站式搭好了～

比赛将从 1 月一直持续到 4 月，现已面向全球开发者开放注册通道和云平台，需要注意要在2 月底之前完成项目提交。具体将分为三大赛道：

1、记忆+智能体：

要求构建具备长期、进化能力的智能体，例如个人数字孪生、内容创作者工作流程、销售/CRM 协作助手、医疗保健/治疗智能体、教育伙伴、多智能体协作等。将选出 5 名获奖者，每人奖励 5000 美元。

2、平台插件：

基于 VSCode、Chrome、Slack、Discord、Notion、Obsidian 或 LangChain 等框架或 SDK 为 EverMemOS 建立扩展操作系统生态。将选出 7 名获奖者，每人奖励 3000 美元。

3、操作系统基础设施：

帮助优化 EverMemOS 的核心，例如核心功能修改、性能调优、架构改进等。将选出 3 名获奖者，每人奖励 3000 美元。

另外还将根据总成绩结合线下活动表现，选出额外的总冠军（额外 1 万美元）、人气开发者（额外 5000 美元）和 2 个 Aha 案例（额外 3000 美元）。

总奖金池高达 8 万美元，另外每位获奖者还将拥有收益分成机会和社区头衔。其中顶级贡献者还可有机会获得全职 offer，以及受邀加入 EverMind 担任技术顾问。

所有参赛选手都将接受来自 EverMind 工程团队的直接导师指导，更多比赛细节可见赛事官网。