AI Infra：MemoryOS，赋予 LLM 长期记忆的通用框架

MemoryOS 是由 BAI-LAB 开源的一个研究项目，目标是在大语言模型（LLMs）上构建长期记忆系统，以增强其多轮对话与持续推理的能力。该项目具有代表性地探索了“记忆增强智能体（Memory-Augmented Agents）”的架构。

一、项目简介：MemoryOS

全称： MemoryOS: A General Memory Operating System for Memory-Augmented LLM Agents
项目地址： https://github.com/BAI-LAB/MemoryOS

MemoryOS 被设计为一个通用的记忆操作系统（Memory Operating System），它为使用大模型的智能体提供可扩展、结构化、检索增强的记忆机制，支持多种应用场景如任务规划、持续对话、多任务执行等。

二、核心理念

MemoryOS 的核心目标是为智能体提供一个模块化、可组合的“记忆系统”，包含以下几个方面：

2.1. 统一记忆管理架构

• 设计了一个“记忆堆栈”（Memory Stack）架构，包含多个模块：短期记忆（STM）、长期记忆（LTM）、工作记忆（WM）等；
• 每个模块均可根据任务和模型的需要启用或关闭；
• 支持多源数据写入与回忆（retrieval）。

2.2. 插件化接口（Plugin-based Architecture）

• 支持不同类型的记忆插件：例如，使用向量数据库（如 FAISS）进行语义检索、使用知识图谱作为结构化记忆；
• 便于集成新的模块，如事件记忆、元记忆等。

2.3. 与 LLM 无缝集成

• 支持与 OpenAI GPT、Claude、LLaMA 等模型对接；
• 使用检索增强生成（RAG）方法，将记忆中的信息作为上下文注入到 LLM 输入中。

三、模块组成

四、应用场景（Examples）

MemoryOS 提供了多个测试用例：

1. 长期对话记忆 Agent

   • 在多轮问答中保持角色一致性和上下文连续性；

2. 自动任务规划与跟踪

   • 用于 AI 助理自动生成并执行多步任务，记录进展；

3. 记忆增强的写作助手

   • 智能体根据之前的写作风格与内容，继续生成相关文本。

五、快速上手

项目基于 Python 构建，典型的使用流程：

git clone https://github.com/BAI-LAB/MemoryOS.git
cd MemoryOS
pip install -r requirements.txt
python demo_agent.py

六、技术栈

• Python 3.10+
• OpenAI GPT / LLaMA2
• FAISS / Chroma 向量数据库
• Streamlit（用于展示 UI demo）
• LangChain（集成可选）

七、相关论文

项目参考了大量记忆增强 AI 的研究工作，如：

• ReAct
• AutoGPT
• LLM Compiler
• LangGraph / MemoryGraph
• MemoryGPT

八、总结亮点

标签：AI, infra