最近 OpenAI 发布了 Codex Chronicle，让「AI 屏幕记忆」成了技术圈的热门话题。
简单说，它试图让 AI 不只理解当前这一次对话，而是能持续理解你正在进行的工作上下文：它在后台持续读取屏幕内容，自动理解你在做什么、用什么工具，开发者终于不用每次对话都重新交代一遍上下文了。
这个方向很让人兴奋，因为它解决的是今天 AI 助手最核心的短板：缺少长期上下文。
但当我真正准备上手体验时，发现 Chronicle 的门槛不低。它在后台代理时会疯狂消耗 API 额度，更多的只面向编码场景，而且出于合规考虑，很多用户根本用不了。
总之，OpenAI 让行业看到了「AI 屏幕记忆」的价值，也让人看到在这个方向的探索难度。
也正是在这个背景下，我注意到之前介绍过的国产产品：阶跃 AI 桌面伙伴
它其实早在去年就上线了类似的屏幕记忆能力。不只如此，在桌面 AI Agent 应用、妙计/Skill、全局记忆这三个现在备受关注的方向上，阶跃都算得上先行者。
甚至它去年 9 月就有的触发任务功能，和后来 OpenClaw 的 heartbeat/cron 本质相似：条件触发，主动执行。可谓是一个很具有前瞻性的 AI 产品。
https://www.stepfun.com/download
这种前瞻性给了他们充足的时间迭代产品效果和用户体验。我花了几天认真体验了阶跃 AI 的「全局记忆」，有些发现想跟大家聊聊。
阶跃 AI 的「全局记忆」
如果用一句话概括阶跃 AI「全局记忆」的价值，我会说：
它把 AI 的上下文从「对话框」扩展到了「整个工作台」。
开启全局记忆后，阶跃 AI 会定期记录你的操作轨迹，覆盖浏览器、文档、聊天工具、设计软件等常见桌面应用。另外，它不只是一个需要你主动打开的聊天框，而是可以像桌宠一样常驻在桌面上，持续积累你的工作上下文。
那么，一个「记得你在电脑上做过什么」的 AI，到底对我们有什么用？
过去我们找东西，往往要在浏览器历史、聊天记录、文件夹和各种应用里来回翻。
全局记忆把这个过程变成了一句自然语言的提问：你不需要从零告诉 AI「我刚才在做什么」，它可以根据记录过的上下文帮你还原。你也不需要费力回忆「上周看过的那个东西存在哪」，用自然语言搜索就能找到。
是的，你只需要一个记得你操作历史的 AI。
那这样的 AI Agent，适合哪些人呢？
我想了几种画像，发现都很适合：如果你是产品经理，可以用它回溯设计迭代；如果你是咨询分析师，你可以用它追踪资料来源；如果你是内容创作者，可以用它找回散落在不同平台里的灵感；又或者你是像我一样的 ADHD ，你可以用它做时间管理；自由职业者、OPC 们也可以用它做效率可视化，终身学习者更是可以用它整理知识脉络。
哪怕你只是一个经常「明明做过却找不到」的健忘星人，它也能帮上忙。
因为它不只是记录，还会整理。无论是写周报、查资料，还是找回某个工作片段，你都可以用一句自然语言去检索。
另外，很值得一提的是，在我测试过程中，我发现它最让我喜欢的一点是：
它 7 * 24h 耐心记录，但从没有打扰过我。
阶跃 AI 全局记忆实测
让我们进入实测环节，可以先在配置里：开始全局记忆。
「时间统计」
开启全局记忆后，阶跃 AI 会自动记录一段时间内的工作活动，并生成可回看的片段和摘要。在设置界面里，你还可以选择每日定时复盘的时间，让它在固定时间生成当天的活动总结。
时间一到，阶跃 AI 会生成当日的活动总结。
对于我而言，我自己最大的困扰是「一天过去了不知道自己干了什么」：明明感觉很忙，但回头一看好像什么都没推进。
它会统计你一天里在不同应用、不同任务上的时间分布，让「我到底忙了什么」变得可视化。
结果也挺符合我的工作状态：大量时间花在记录想法、查资料，以及用 AI 辅助写代码上。
对很多需要自我管理的人来说，这种可视化的时间审计是刚需：你不需要额外安装时间追踪工具，也不需要手动打标签。它在后台记录，等你需要复盘时再调出来。
如果识别到反复查看的信息或未完成的操作，它还会尝试提炼出潜在待办，提醒你后续处理。
对经常灵感很多、但容易忘记后续动作的人来说，它能帮你把一些零散想法，沉淀成可追踪的 TODO。
「自动复盘」
我自己的工作风格是 ADHD 类型，最近在做 OPC 之后，需要同时推进多个项目，ADHD 似乎达到了极致。
而我到了晚上，经常想不起来今天到底干了什么。以前的做法是打开各种工具翻记录，拼凑出一个大概的工作日志，费时费力。
它还会自动帮我们复盘对应的具体工作内容，这个功能对职场人士来说，稍微改一改就是一份很棒的日报。对自由职业者来说，它能帮你看清今天到底推进了哪些事情。而对同时推进多个项目的人来说，它也能帮你快速找回每条项目线的进度：上次做到哪、下一步该接什么。
总之，对任何想了解时间去向的人来说，这都是一个很实用的功能。
尤其是写周报时，它的价值会更明显：你不用再花 20 分钟回忆这周干了什么，问一句就有了。
复盘虽然本身是高价值行为，但大多数人做不到每天手动整理。
全局记忆，帮我们把复盘从「需要主动做」变成了「自动生成」，几乎零额外成本。
「内置记忆工具」
阶跃桌面伙伴内部也直接集成了「全局记忆」工具，我们直接跟桌面助手对话，在对话里 Agent 会自动调用我们的记忆。
对于 Agent 而言，这有些类似于一种上下文增强，可以很好的提升任务的效果。
「一键检索」
真正让我第一次真正意识到「AI 屏幕记忆」不是一个概念，而是一个能救命的功能的，是昨天的经历：
昨天，我用 Claude Code 做了一个演讲优化 Skill：它基于一份演讲稿教程生成，前后花了三个小时。结果我关掉进程后才发现：Claude Code 没有按我的要求，把文件生成到指定目录。
完蛋！该去哪找呢？我找了十分钟都没找到，差点准备放弃重做。最后抱着一点希望，打开了阶跃 AI 的全局记忆。
我试着问它：「你有没有看到我做的演讲优化的 Skill？」
结果，它真的找到了！甚至还给出了当时的录屏。
我根据它给出的回放线索，再让 Agent 做关键词搜索，最终在根目录里找到了那个失而复得的 Skill！
那一刻我真的松了一口气。真的救命！
这次经历让我第一次明确感受到：
全局记忆的价值，不是「多一个搜索入口」，而是在你记不清细节时，帮你还原现场。
你只需要记得「我做过这件事」，剩下的交给它。
阶跃 AI 全局记忆的差异化
用了几天后，我开始思考一个更本质的问题：
全局记忆和单纯的「截图存档」区别在哪？
我仔细想了下，觉得区别主要有三点：
第一，阶跃 AI 设计了复杂的 Agent 架构，但给到用户的是简单的交互和流畅的体验。
全局记忆的本质是对用户操作轨迹的语义理解，它把截图中的内容提炼、组织成一个可检索、可理解的记忆网络。每一条记录都带有上下文关联，你问到 A 的时候它能关联到 B，因为它知道这两件事是你在同一个工作流里完成的。
第二，是让 C 端用户最低门槛就可以用的个人知识管理方案。
最近 Karpathy 分享的个人知识库工作流，也带起了一波「Claude Code + Obsidian」的讨论。它代表的是另一种路线：用户主动维护自己的知识库。
这个方案很适合技术极客，但它依赖用户手动维护 Markdown 文件，需要 Clipper 等插件来导入跨应用的信息。对有技术经验的人来说可以折腾，对普通用户来说门槛太高了。
https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
相比之下，阶跃 AI 的路线更接近我们普通用户：不要求你改变工作流，而是在后台自动记录、提炼重点，并在需要时帮你回看细节。
你不需要学习新的知识库方法，也不需要刻意整理素材，只要在授权范围内开启它。
第三，这类产品绕不开一个核心隐私问题，它做的真的很好：
全局记忆类产品的终极壁垒，我认为不在功能多强，而在隐私信任。毕竟它记录的是你的屏幕、应用和工作轨迹，这比普通聊天记录更敏感。
根据阶跃 AI 目前的说明，全局记忆会提供加密处理和隐私控制；未来如果本地模型能力完善，更多数据处理有机会在设备端完成。
AI 助手正在变成「伴随式」
聊到这里，我想把视角拉高一点。
现在行业里越来越重视的不只是模型本身，还有模型外部的工作环境（harness 工程）：工具调用、上下文管理、记忆系统和任务执行框架。
大家逐渐意识到，AI 的瓶颈不只在模型能力，也在于它对用户和任务上下文的理解太浅。每次对话重新开始，AI 不知道你是谁、在做什么、上次做到哪。
也许 Agent 的下一个关键竞争点，很可能是「工作台级记忆」：AI 能否理解你在整个电脑工作环境中的长期上下文。
阶跃选择从桌面 Agent 切入，而不是只做云端工作流，本质上和全局记忆的思路是一致的：
真正的个人上下文，大量存在于本地电脑里，电脑里有你的浏览器、文档、聊天、代码、设计稿和文件夹，它本身就是最完整的个人工作现场。有了这些上下文，Agent 不再只是回答问题，而是更有可能理解任务进度、文件位置和下一步动作。
回过头看，在龙虾火遍全网、大厂纷纷跟进桌面端 AI Agent 之前，阶跃就进入了这个赛道。
它至少在几个方向上做得比较早：桌面 Agent、Skill、触发任务，以及全局记忆。而随着本地模型技术逐步成熟，隐私门槛进一步降低，这类产品的用户接受度有望迎来一个爆发点。
我个人判断，随着本地模型、桌面 Agent 和长期记忆逐渐成熟，2026 年下半年可能会出现一批更接近日常可用的伴随式 AI 助手。
每天帮你找东西、提醒你灵感、串联你散落在各个应用里的信息碎片。
到那时候，我们对 AI 助手的期待会从「帮我回答一个问题」变成「帮我管理我的整个数字生活」，对，就像漫威世界里的贾维斯。
在我目前体验过的桌面 AI 产品里，阶跃 AI 桌面伙伴是比较接近这个方向的一个答案。
而这，也是他们产品负责人，一年前就相信会发生的未来。
也许最好的相信未来的方式：就是用自己的热爱和踏实努力的团队，让一切发生。
相信 AI，更相信相信的力量。
Codex 让行业看到了 AI 记忆的价值，阶跃 AI 让我看到了它更完整的形态
