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2025年4月30日，一项由Mem0.ai研究团队开发的全新记忆架构系统"Mem0"正式发布 (https://github.com/mem0ai/mem0)，旨在解决当前大型语言模型（LLM）在跨会话持久记忆方面的核心短板。尽管现代LLM已经能够生成流畅的回复、模仿语气并执行复杂指令，但在需要长期连续性场景中的表现依然受限，如个人助手、健康管理或教育辅导等应用。在真实的人类交流中，人们会记住他人偏好、推断行为并随时间构建心理地图。例如，一位用户若在上周提到饮食禁忌，便期望AI在未来涉及饮食话题时自动考虑这些限制。然而缺乏跨会话记忆机制的AI助手往往无法维持一致性，从而影响用户信任。
当前LLM面临的主要难题是：无法将关键信息持久保留在对话上下文窗口之外。即使一些模型已扩展到128K或200K的token容量，但在涉及跨天或跨周的长对话中，这样的容量仍显不足。同时，随着token距离的拉远，模型对早期上下文的注意力质量逐渐下降，导致无法准确提取或应用早前内容。一旦用户在对话中跳转主题并最终回到原始话题，AI极有可能遗漏或错误引用此前提供的关键信息，进一步造成对话脱节。
为弥补这一缺陷，已有若干方案尝试引入记忆功能。一些系统采用"检索增强生成"（RAG）技术，通过相似度搜索在对话中提取相关文本片段；另一些则采取"全上下文"策略，直接将整段对话重新输入模型，但这种方式会带来延迟高、成本高等问题。还有一些专有与开源记忆模块尝试借助向量数据库或结构化格式存储对话记录，但这些方法往往存在效率低下、冗余信息回溯、更新整合能力不足的问题，且缺乏冲突检测与更新优先级排序机制，导致AI记忆支离破碎，影响推理能力。
为此，Mem0.ai团队提出了一种具备动态抽取、整合与回溯能力的记忆架构系统Mem0。该系统可在对话过程中自动筛选出有价值的事实，判断其相关性与独特性，并将其整合至可被未来会话调用的记忆存储中。研究团队还推出了增强版本Mem0g，在此基础上引入图谱结构，将信息以关系图的形式建构，从而强化模型在跨会话链条推理中的能力。研究人员使用LOCOMO基准测试框架对Mem0和Mem0g进行了评估，并将其与六种不同类型的记忆系统对比，包括RAG模型、全上下文方法、开源和专有工具等，结果显示Mem0在所有关键指标上均实现领先。
Mem0系统核心由两个操作阶段组成。第一阶段中，模型将处理用户提问与AI响应的对话对，以及近期对话的摘要信息。输入由全局对话摘要与最近10条消息构成，模型据此抽取出关键事实。进入第二阶段后，这些事实将与向量数据库中相似记忆进行比对，并检索出最相似的前10条记忆。随后通过一种名为"工具调用"的决策机制，由LLM本身判断该事实应被新增、更新、删除或忽略。此机制无需外部分类器支持，实现了更高效的记忆管理，减少了冗余内容。
更高级的Mem0g架构则将对话信息以图结构表示，将人物、城市、偏好等实体建为节点，诸如"居住于"、"偏好"等关系则作为边连接节点，形成语义三元组。每个节点具备标签、嵌入向量与时间戳，而三元关系则提供对话中的语义链条。此种结构有助于模型在多轮对话中进行更复杂的逻辑推理。例如，若用户讨论旅行计划，系统将为城市、时间、同伴分别建构节点，逐步累积成可导航的信息图谱。该过程完全由LLM完成，自动识别实体并分类构图。
在性能评估中，Mem0在"LLM作为评判者"（LLM-as-a-Judge）这一标准上相较OpenAI的记忆系统提升了26%；而Mem0g通过图增强设计进一步提高2%，总提升达28%。在效率方面，Mem0相较全上下文方法将p95响应延迟降低91%，同时在token使用上节省超过90%。这种在性能与实用性之间的平衡使其极具生产环境部署价值，尤其是在响应时间与计算资源至关重要的应用场景中。
此外，这些模型还展现出在多种类型提问任务中的出色能力，包括单跳事实检索、多跳推理及开放领域问题，在准确率方面全面领先其他记忆系统。
研究总结指出以下关键成果：
- Mem0采用两阶段架构抽取与管理关键对话事实，结合近期对话与全局摘要形成上下文提示。
- Mem0g将记忆构建为带有方向关系的图结构，强化对复杂信息链条的推理能力。
- Mem0在评估中相较OpenAI系统提高26%，Mem0g再提升2%，总计提升达28%。
- Mem0在p95延迟方面减少91%，token消耗节省逾九成，相较全上下文方法表现优异。
- 两种架构在多会话处理下仍维持高性能与低成本，适合在实际部署环境中广泛应用。
研究团队指出，Mem0架构尤其适用于需要长期对话记忆的AI助手，如教育辅导、健康照护、企业服务等关键领域，能够显著提升交互连贯性与用户信任度。