让 AI 之间不再是孤岛，而是一个记忆可流动、信任可迁移、能力可组合的生态网络。

一、目标定位：构建一个统一的记忆交换协议

MMLP（Memory Meta Language Protocol）

  • Memory-aware：感知语义与上下文
  • Model-agnostic：兼容所有主流 LLMs / 大模型
  • Lightweight：最小化传输开销
  • Secure：内置认证与隐私保护机制

该协议旨在实现：

  • 跨模型记忆导入/导出
  • 记忆所有权转移与授权
  • 标准化的记忆格式定义
  • 可插拔的记忆调度中间件接口

二、MMLP 协议架构图（简化版）

[Model A] --- [MMLP Gateway] --- [Model B]
         ↓                        ↓
     [Memory Graph]          [Memory Graph]
         ↑                        ↑
[User Preferences]       [LLM Internal Knowledge]

三、核心功能模块设计

模块功能
1. 记忆序列化接口（MMLP API）定义标准数据结构，供不同模型读写记忆单元
2. 认证与访问控制（AuthN & AuthZ）确保记忆来源可信，权限明确
3. 权限映射层（Permission Mapper）将源模型的记忆权限映射为目标模型的策略
4. 向量化转换引擎（Vectorizer）支持多种 Embedding 模型之间的向量互转
5. 记忆适配器（Adapter Layer）自动适配不同模型的输入输出格式
6. 记忆熔合引擎（Fusion Engine）在多个模型之间融合记忆内容

四、MMLP 协议标准字段定义（JSON Schema）

{
  "mmlp_version": "1.0",
  "memory_id": "m_1234567890",
  "source_model": "Qwen-Plus",        // 发起方模型 ID
  "target_model": "Claude-3",          // 目标模型 ID（可选）
  "memory_type": "preference",        // fact / preference / query / behavior / event
  "subject": {
    "id": "user_1234",
    "type": "human"
  },
  "predicate": "preferred_language",
  "object": {
    "value": "Chinese (Simplified)",
    "confidence": 0.95,
    "privacy_level": 2
  },
  "timestamp": "2025-04-05T14:30:00Z",
  "trust_score": 0.88,
  "weight": 3.2,
  "metadata": {
    "source_chain_of_thought": true,
    "linked_nodes": ["m_987654321"],
    "tags": ["language", "tone"]
  },
  "signature": "blockchain_signature" // 区块链签名
}

五、记忆交换流程详解（以用户记忆迁移为例）

5.1. 请求发起

用户希望将 Qwen 上的记忆迁移到 Claude 模型中：

POST /api/mmlp/export
Headers:
  Authorization: Bearer <token>
Body:
  {
    "model": "Qwen-Plus",
    "user_id": "u_1234",
    "filter": {"privacy_level": "<=2"}
  }

返回：

{
  "status": "success",
  "data": [
    { /* MMLP 记忆条目 #1 */ },
    { /* MMLP 记忆条目 #2 */ }
  ],
  "total_count": 42
}

5.2. 目标模型接受

目标模型（如 Claude）调用：

POST /api/mmlp/import
Headers:
  Content-Type: application/json
  Authorization: Bearer <target_token>
Body:
  [ /* MMLP 格式的记忆列表 */ ]

六、多模型协同场景示例

场景描述：

  • 用户在 Qwen 上设置了偏好：“喜欢简洁表达”
  • 在后续使用 Anthropic 的 Claude 时，应自动继承这一偏好

实现路径：

  1. Qwen 提取偏好 → 存入本地记忆图谱
  2. 用户通过 MMLP 接口请求记忆导出
  3. 导出为 MMLP 标准格式，并携带签名
  4. Claude 接收并解析 → 加入其内部记忆图谱
  5. 下次响应用户时，基于新记忆生成符合偏好的输出

七、扩展性设计（支持未来演进）

扩展点描述
语言版本管理支持多语言记忆存储与检索
嵌套式记忆容器支持子记忆组的封装与共享
智能代理路由支持 Agent 间协作记忆交换
自适应匹配算法根据目标模型特点动态调整注入方式
跨组织记忆池构建行业级或联盟链记忆数据库

八、MMLP亮点总结

传统方式MMLP方式
记忆封闭存储支持跨模型共享
无标准化格式采用 MMLP 统一协议
依赖手动配置自动化记忆迁移
缺乏安全性内置区块链签名 + 零知识证明
不支持语义理解基于图谱的语义对齐机制

九、最终价值定位

MMLP 是 AI 智能体世界的“通用 USB 接口”
它让每个模型不再孤立运作，而是可以像插头一样自由接入其他系统的记忆与认知体系。

标签：AI, infra

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