2025年10月27日，在上海西岸國(guó)際科技消費(fèi)嘉年華（WTCC）現(xiàn)場(chǎng)，紅熊AI成功舉辦了“記憶熊”首場(chǎng)發(fā)布會(huì)，一場(chǎng)聚焦人工智能“記憶革命”的產(chǎn)品發(fā)布引發(fā)行業(yè)高度關(guān)注。發(fā)布會(huì)上，紅熊AI正式推出其自主研發(fā)的記憶科學(xué)核心技術(shù)產(chǎn)品——“記憶熊”（Memory Bear）。

記憶，作為人類智能的核心基石，如今被系統(tǒng)性地引入機(jī)器智能體系。紅熊AI“記憶熊”不僅突破了傳統(tǒng)大語(yǔ)言模型（LLMs）在長(zhǎng)期記憶管理中的 “準(zhǔn)確率低、成本高、幻覺(jué)多、延遲高” 等諸多瓶頸，更在技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用場(chǎng)景與性能指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)了多重突破，為通用人工智能（AGI）的實(shí)現(xiàn)路徑開(kāi)辟了全新可能，也標(biāo)志著紅熊 AI 在記憶科學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)探索正式從理論走向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

一、記憶缺失：AI邁向真正智能的“最后一公里”

當(dāng)前，大語(yǔ)言模型在感知與生成上已展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，但其記憶機(jī)制卻存在根本性缺陷，成為制約其提供持續(xù)、個(gè)性化服務(wù)的核心瓶頸。

這一缺陷源于多重技術(shù)局限的疊加。首先，模型固有的上下文窗口限制與注意力衰減，導(dǎo)致長(zhǎng)對(duì)話中的早期關(guān)鍵信息被“擠出”，引發(fā)“答后忘前”的窘境。其次，在復(fù)雜的多Agent協(xié)作場(chǎng)景中，咨詢、售后、推薦等智能體各自為政，形成“記憶孤島”，用戶不得不重復(fù)提供信息。更深層的問(wèn)題在于，用戶對(duì)話中的模糊指代、行業(yè)術(shù)語(yǔ)及多語(yǔ)言混用，常常導(dǎo)致語(yǔ)義解析失真，而模型靜態(tài)的知識(shí)庫(kù)與用戶動(dòng)態(tài)的個(gè)性化需求之間，更是存在難以逾越的鴻溝。

“人類智能的基石，在于能夠?qū)⑺槠畔⒔M織成可被持續(xù)調(diào)用、關(guān)聯(lián)并解決新問(wèn)題的記憶體系，”紅熊AI創(chuàng)始人兼CEO、記憶熊首席科學(xué)家溫德亮指出，“當(dāng)前AI所缺乏的，正是這種基于記憶的認(rèn)知能力，而不僅僅是模式匹配?！?/p>

二、技術(shù)突破：構(gòu)建“類人”記憶系統(tǒng)

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，紅熊AI“記憶熊”并非進(jìn)行局部?jī)?yōu)化，而是對(duì)AI的記憶系統(tǒng)進(jìn)行了全鏈路重構(gòu)。其技術(shù)內(nèi)核建立在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼J(rèn)知科學(xué)之上，借鑒了人腦“海馬體-皮層”的分工協(xié)作機(jī)制，構(gòu)建了一套分層、動(dòng)態(tài)、可演進(jìn)的記憶架構(gòu)。

在顯性記憶層，系統(tǒng)通過(guò)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)可清晰描述和主動(dòng)調(diào)用的信息，如用戶歷史對(duì)話（情景記憶）和行業(yè)知識(shí)庫(kù)（語(yǔ)義記憶）。在隱性記憶層，一個(gè)獨(dú)立于大模型參數(shù)的外部組件，專門管理AI的行為習(xí)慣、任務(wù)策略與決策偏好，使其能“無(wú)意識(shí)”地高效處理重復(fù)任務(wù)。此外，系統(tǒng)還通過(guò)情感傾向加權(quán)機(jī)制，對(duì)用戶標(biāo)記的重要或高頻情感信息賦予更高權(quán)重，模擬人類對(duì)情緒事件的深刻記憶。

這套架構(gòu)的核心優(yōu)勢(shì)在于其動(dòng)態(tài)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)與智能剪枝技術(shù)。它能理解“咖啡”與用戶“早晨通勤習(xí)慣”的隱性關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)超越關(guān)鍵詞的聯(lián)想式記憶檢索；同時(shí)，通過(guò)精準(zhǔn)剔除冗余信息，在保持語(yǔ)義完整的前提下，實(shí)現(xiàn)了97%的token效率提升和72%的語(yǔ)境偏移率降低，徹底扭轉(zhuǎn)了傳統(tǒng)記憶系統(tǒng)“高消耗、低準(zhǔn)確”的困境。

三、閉環(huán)運(yùn)營(yíng)：從數(shù)據(jù)采集到價(jià)值創(chuàng)造的生命周期

紅熊AI“記憶熊”構(gòu)建了一個(gè)完整的記憶生命周期管理體系，確保記憶能夠被持續(xù)積累、優(yōu)化和應(yīng)用。

系統(tǒng)支持從文本、音頻、視頻到對(duì)話流的多模態(tài)記憶采集，并能通過(guò)接口集成自動(dòng)抓取業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的外部記憶。采集到的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)LLM多模態(tài)分析的記憶處理，被賦予結(jié)構(gòu)化的標(biāo)簽與索引，并整合進(jìn)“記憶知識(shí)圖譜”中。這張圖譜可視化地展現(xiàn)了記憶元素間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，使得AI在處理“為用戶推薦其朋友曾任職公司的產(chǎn)品”這類多跳推理任務(wù)時(shí)，能夠進(jìn)行深度的關(guān)系遍歷，將復(fù)雜推理的準(zhǔn)確率提升至75.00±0.20%的行業(yè)新高度。

最終，在記憶應(yīng)用層，通過(guò)精準(zhǔn)的檢索、場(chǎng)景化匹配與智能推薦，記憶被轉(zhuǎn)化為實(shí)際的業(yè)務(wù)價(jià)值。整個(gè)流程還配備了符合企業(yè)監(jiān)管要求的記憶審核與分級(jí)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)安全與合規(guī)使用。

四、性能驗(yàn)證與行業(yè)賦能：從指標(biāo)到落地的高效轉(zhuǎn)化

在權(quán)威的LOCOMO數(shù)據(jù)集測(cè)試中，記憶熊的性能表現(xiàn)奠定了其技術(shù)領(lǐng)先地位。在單跳問(wèn)答、多跳推理、開(kāi)放泛化和時(shí)序處理四大核心任務(wù)中，其關(guān)鍵指標(biāo)均全面超越MemO、Zep、LangMem等現(xiàn)有主流方案。更值得一提的是，其基于向量的版本在Achieving高準(zhǔn)確性的同時(shí)，將搜索延遲p50控制在0.137秒，總延遲p95低至1.232秒，成功破解了“高準(zhǔn)確必伴隨高延遲”的行業(yè)魔咒。

卓越的性能最終轉(zhuǎn)化為真實(shí)的商業(yè)價(jià)值。在智能客服場(chǎng)景，憑借跨Agent的記憶共享，記憶熊實(shí)現(xiàn)了70%的人工替代率與98.4%的自助解決率，讓用戶無(wú)需再重復(fù)陳述問(wèn)題。在企業(yè)數(shù)智化領(lǐng)域，它作為統(tǒng)一的組織記憶中樞，打破了部門間的數(shù)據(jù)孤島，將新員工的知識(shí)獲取效率提升了50%以上。在AI教育與精準(zhǔn)營(yíng)銷領(lǐng)域，其基于個(gè)性化記憶的因材施教與情感加權(quán)推薦，正重新定義著個(gè)性化服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)。

五、開(kāi)源與未來(lái)：共創(chuàng)AGI的記憶基石

在發(fā)布現(xiàn)場(chǎng)，紅熊AI宣布將于11月30日在Github開(kāi)源“記憶熊”核心技術(shù)框架，期待與全球開(kāi)發(fā)者共同完善記憶科學(xué)技術(shù)體系。目前，記憶熊官網(wǎng)已發(fā)布上線。

紅熊AI“記憶熊”的發(fā)布，不是終點(diǎn)，而是一場(chǎng)AI“記憶革命”的起點(diǎn)。溫德亮在總結(jié)中強(qiáng)調(diào)，記憶熊的使命，是讓AI真正擁有如同人類一樣的記憶——這種記憶不僅是“存儲(chǔ)信息”，更是“理解信息、關(guān)聯(lián)信息、應(yīng)用信息”的認(rèn)知能力。

未來(lái)，紅熊AI將繼續(xù)以記憶科學(xué)產(chǎn)品“記憶熊”為核心技術(shù)引擎，推動(dòng)AI從“工具級(jí)服務(wù)”邁向“伙伴級(jí)服務(wù)”，為千行百業(yè)的智能化升級(jí)提供底層支撐。

從WTCC的聚光燈下出發(fā)，紅熊AI正以記憶科學(xué)為支點(diǎn)，撬動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)向更高階的認(rèn)知智能時(shí)代邁進(jìn)。一個(gè)真正理解你、記得你、并能與你共同成長(zhǎng)的AI，已不再遙遠(yuǎn)。