谁率先让模型拥有「记忆」，谁就掌握主动权。 「记忆」会是引爆新一轮 AI 浪潮的最后一块拼图吗？ 如果时间往前推半年或四五个月，业界对于这一问题可能都是疑惑、不解：彼时 DeepSeek 将大模型推理能力推至高潮引起的余波仍在蔓延，Manus 在全 球范围内开启通用 AI Agent 新叙事，人们正沉浸在技术和应用双面开花带来的热闹、狂欢中……「记忆」，有什么好说的？ 然而时至今日，推理已然成为各大模型标配，「百 Agent 混战」的背后，「通用 Agent」一席仍旧空缺。技术演进曲线的放缓和爆发式应用到来的「遥遥 无期」，开始让业界意识到，下一轮 AI 智能提升的关键在于，让 AI 能够像人类一样持续学习积累经验、适应新任务而不遗忘旧知识，同时实现长上下 文的高效理解。 换句话说，就是让大模型拥有像人类一样的「记忆」能力。或许有人会问，当前大模型似乎依靠长文本、外部数据库已经有「记忆」？ 是，也不是。如果按照业界呼唤的「类人记忆」这一范畴来看，现在我们所讨论的「记忆」，是指大模型能够具备人类对记忆的组织、检索、应用方式， 是一种相较于当前大模型「短期记忆」的「长期记忆」或「终身记忆」。 其实，从国内外大模型 ...