红熊AI发布“记忆熊” 给大模型装上“海马体”
近日，红熊AI正式推出旗下记忆科学开源产品——MemoryBear(记忆熊)，这是一个面向智能体的记忆系统与知识管理服务。记忆熊基于认知科学原理，为大模型及智能体平台构建了完整的长期记忆架构。
这一记忆产品的发布标志着AI系统设计范式正经历从“即时响应”向“持续认知”的关键转变。而记忆熊的野心，是为“失忆”的AI装上类人的记忆系统，其核心命题直指AGI(通用人工智能)的基石：没有记忆，何来认知？
当前，无论是单一大模型还是多智能体系统，在产业应用中都面临严重的记忆局限性。在客服场景中，用户首轮告知的偏好信息可能在几轮对话后完全丢失；在医疗健康领域，AI无法关联患者跨越数月的病情演变与用药反馈；在多智能体协作中，咨询、销售、售后等不同职能的智能体形成“记忆孤岛”，导致用户体验割裂。
这些问题在需要长期连贯性的产业场景中被急剧放大。慢病管理需要跨越数年的病情追踪，企业决策依赖跨季度的项目记忆与经验沉淀，个性化教育则需基于学生数月乃至数年的学习轨迹......缺乏有效记忆系统的智能体，难以满足这些深度业务需求。
记忆熊以生物大脑认知机制为原型，构建了具备“感知-提炼-关联-遗忘”全生命周期的智能知识处理体系，推动机器从“信息堆砌”迈向“认知理解”。
这一记忆系统的设计的关键创新在于内置了完整的记忆生命周期管理机制：包括基于艾宾浩斯遗忘曲线的智能遗忘机制，以及模拟人类记忆巩固过程的自我反思流程。这些机制共同维持了长期记忆的有效性与可用性，能够使智能体能够真正实现“持续认知”而非“即时响应”。
这一理论基础使记忆熊超越了传统的“向量数据库+检索增强生成(RAG)”范式，构建了一个具备动态演化能力的记忆系统。系统不仅要存储信息，更要管理信息的生命周期、关联结构与应用价值。
记忆熊的发布，标志着AI发展进入从“规模扩张”向“持续认知”演进的新阶段。过去，AI的进化路径是“更大、更通用”——参数规模增长，能力边界扩展。而现在，新的路径正在浮现：“更持续、更专属”。(邹易)
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