你说：“帮我列下今天的会议日程。”
它迅速回复：“9 点产品部，11 点市场部，下午 2 点财务汇报。”——完美。
你接着说：“那顺便把上次年会的讨论要点也整理一下吧。”
它却停顿了片刻，回复道：“很抱歉，我找不到相关记录。”
这是当下所有大模型的共性问题：反应迅速，却没有记忆；任务执行高效，却无法延续认知。
每次对话都像“第一次见你”，每轮任务都要从头讲起，它可以生成内容，却无法积累状态，也无法进行模型迭代和学习；可以理解你这一次，却无法记住你每一次。
我们需要的，不只是会说话的模型，而是能“记得住、学得进、变得更懂你”的模型。
这，正是 MemOS（大模型记忆操作系统）想要带来的根本改变。
01｜ 提示词工程：大模型的原始操作方式
在 GPT-3 开始火起来的时候，“提示词工程（Prompt Engineering）”成了显学。
什么叫提示词工程？简单说，就是用人类设计的自然语言“引导”模型做事：
“你是一名律师，请帮我写一份合同” “请总结这段文本的核心观点” “根据下面的聊天内容生成一个回复”
这种方法的确打开了大模型的基本应用能力，但也存在明显问题：
每次交互都像“第一次见你”。没有记忆、没有状态、没有积累，重复一遍又一遍的撰写相似的输入。
02｜ 上下文工程：窗口内的聪明，窗口外的健忘
近期，Karpathy 大神的一个 Post 带火了 Context Engineering。
为了让模型“看起来更聪明”，我们进入了 Context Engineering（上下文工程）的时代。
这一阶段的重点，不再只是写好一条 prompt，而是通过系统性设计，让大模型在任务执行中拥有更完整的背景感知能力。
常见的上下文工程策略包括：
拼接历史对话：将近期交互内容拼入上下文，保持会话连贯； 系统指令前置与结构统一：通过“系统提示 + 用户输入 + 输出模板”格式化组织，明确行为规则； 引入链式推理与任务分层：通过 step-by-step 提示、子任务拆解等方式，提升模型的任务完成能力； 使用检索增强生成（RAG）：引入动态文档/知识检索模块，扩展信息边界； 调用外部工具/API：通过函数调用、插件等方式补齐感知和执行力； 上下文压缩与剪枝：在 token 受限的前提下，筛选高价值内容、避免信息冗余。
这些实践在一定程度上提升了模型的对话连贯性与多轮任务能力，但仍存在较大瓶颈，包括：
信息碎片化，管理无法精细：上下文工程没有机制区分什么信息该记、什么时候记、记到哪，怎么注入到合适的位置，任务越复杂越容易混乱。 信息留不住，状态无法累积：上下文工程只能在临时窗口中拼接历史内容，模型“每次见你都像第一次”，对任务背景、用户偏好，缺乏良好的状态记忆。 信息用不好，经验无法迭代：模型没有反思与动态对齐能力，只是任务执行器，无法从失败或历史中吸取经验，来帮助模型进行迭代。
因此，上下文工程是模型增强的中期过渡技术，下一阶段的关键是：引入可调度、可学习的记忆机制——这正是 MemOS 的核心使命。
03｜MemOS：让大模型“记住你”的记忆操作系统
如果说 Prompt 是大模型的“原始命令”，Context 是它的“临时记忆”，
那 MemOS 就是它的 长期记忆系统，是真正让 AI 拥有“自我状态”的基础。
MemOS 的基本思路是对记忆进行分层管理和调度，是忆立方记忆分层大模型的落地演进。
MemOS 提供什么？
记忆提取与组织：自动抽取你在交互关键信息，以图结构组织记忆，支持跨轮关联 记忆分层建模与调度：对不同类型的记忆进行分层管理与调度，实现灵活预测 记忆可演化：根据历史的记忆进行反思，强化模型特定能力，提升模型性能 记忆可转移：不同模型间共享记忆，让“小助手”也有“大脑袋”
04｜ 用 MemOS，让 AI 更懂你!
我们相信，大模型的未来不是一个“回答器”，而是一个“认知器”。
而没有持续性认知记忆的模型，都只是一次次“短暂的聪明”。
当你用 MemOS 去加载一个 AI 助理，它将能够：
✅ 记住你过去交代的长期目标
✅ 持续追踪任务状态与执行反馈
✅ 明确你在不同身份下的角色偏好
✅ 在你开口之前，预判你想做什么
05｜MemOS-Preview 版本已经开源，上线 3 天 1000+ Star，600+ 用户群
在大模型逐渐走向多轮任务与智能体时代时，MemOS 提出了一个核心命题：
大模型，不应只拥有语言能力，还应拥有可调度且可进化的记忆能力。
MemOS 是一套面向大模型记忆管理的开源框架，Preview 版本已经完成核心模块原型构建，包括：
记忆提取（Memory Extraction）：自动从多轮对话中识别出任务目标、事件、偏好等关键信息 记忆组织（Memory Structuring）：将提取的信息按图结构或层次树组织，支持跨轮链接 记忆检索（Memory Query）：支持通过关键词、语义标签、时间索引等方式调用历史记忆片段 记忆调度（Memory Scheduling）:根据用户的对话历史、偏好，将最合适的记忆放到最合适的位置
MemOS 通过标准化的 MemCube 记忆单元，将明文、激活状态和参数记忆统一在同一个框架里进行调度、融合、归档和权限管理。简单来说，模型不再只是“看完即忘”，而是拥有了持续进化和自我更新的能力。在行业看来，这种面向 AI 长期记忆的操作系统思路，或许会重塑智能系统的应用边界——让大模型真正从“静态生成器”，变成可以陪伴用户长期成长的“数字同事”和“数字助理”。
系统架构和核心创新
在技术架构上，MemOS 参考了传统操作系统的分层理念，同时融合了忆立方（Memory³）大模型在“记忆分层管理”方面的关键技术。系统整体划分为三大核心层次：接口与应用层、记忆调度控制层，以及存储与基础设施层，构建起从前端调用到底层持久化的一体化记忆管理框架。
在接口与应用层，MemOS 提供了统一、易扩展的 Memory API，开发者可通过标准接口便捷地进行记忆的新增、修改、删除、调用等操作。配合上下文工程，MemOS 让模型能够更轻松地接入多轮会话记忆、跨任务状态追踪与用户偏好持久化管理等能力，显著提升大模型在复杂交互中的个性化与持续性表现。
在记忆调度与管理层，MemOS 引入了一种全新的调度机制 —— 记忆调度（Memory Scheduling）范式。该机制支持基于上下文的“下一场景预测”（Next-Scene Prediction），可以在模型尚未发起调用之前，提前加载可能需要的记忆内容，从而显著降低响应延迟、优化推理效率。
如上图 1 所示，MemOS 能够在不同轮次（Round）、会话（Session）甚至多智能体（Agent）协同流程中，异步预测和准备未来可能涉及的记忆片段。其核心机制是：在应用流程的关键节点部署触发器（Trigger），自动收集任务过程中的记忆线索与需求。所有触发器采集的信息将被统一送入调度监控队列（Monitoring Queue），由调度执行器（Scheduling Executor）进行消费处理。
调度器会根据调用频率、上下文相关性等策略，优先将高价值记忆片段提前加载到 MemCube 中的指定位置，包括模型的 KV Cache、明文缓存区或其他中间态存储区。这一设计显著提高了对关键记忆的“即取即用”能力，为模型提供了更快、更准、更持续的认知支撑。
而在记忆存储与基础设施层，MemOS 通过标准化的 MemCube 封装，将明文记忆、激活记忆和参数记忆三种形态有机整合。它支持多种持久化存储方式，包括 Graph 数据库、向量数据库等，并具备跨模型的记忆迁移与复用能力。
整体来看，MemOS 不仅在技术框架上实现了对 AI 记忆的结构化、系统化管理，也为未来构建可共享、可迁移、可学习的 AI 记忆生态奠定了基础。
🧑💻 欢迎加入开发者社群，一起构建 下一代面向记忆的应用研发之路~
🌐 项目官网：https://memos.openmem.net/
💻 GitHub：https://github.com/MemTensor/MemOS
06｜ 提示词工程、上下文工程、MemOS 的完整对比
尽管 Prompt Engineering 和 Context Engineering 作为大模型交互不同发展阶段的典型代表，但它们都有一个共通的局限：缺乏真正意义上的“状态感”与“个性化”。
Prompt 是一次性的指令，你说一句，它答一句；
Context 是短期的记忆拼接，它能理解当下，但无法延续过往。
而 MemOS 的出现，标志着大模型从“静态对话”迈向“动态认知”的关键转折。通过持久化的记忆抽取、结构化组织与跨轮调用，模型不再只是被动响应，而能主动理解你是谁、正在做什么、过去做过什么、未来可能需要什么。
正如人类的智能不仅来自于感知和反应，更来自于“能记得住并据此行动”，
MemOS 是让大模型具备“成长性”与“适应性”的技术基础。
因此，MemOS 所倡导的记忆系统，不是替代 Prompt 和 Context，而是与它们形成演进式协同：
用 Prompt 启动模型 用 Context 优化交互 用 Memory 持续积累、管理与学习
这才是下一代 AI 应用，真正走向“智能体”的必要路径。
07｜ 结语
你可以通过提示词工程（Prompt）让模型执行任务，
你也可以通过上下文工程（Context）让模型更聪明。
但只有拥有记忆（MemOS），它才真正认识你、理解你、陪伴你，并且与你一起成长。
智能始于记忆，更成于记忆！
MemOS，让 AI 不止回应，还更懂你！
