你打开电脑准备处理工作，输入：“帮我列下今天的会议日程。”

AI助手迅速回复：“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。”

AI助手停顿片刻，回复：“很抱歉，我找不到相关记录。”

这种现象在当前所有大模型中都很常见：反应迅速但缺乏记忆，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，但无法积累状态；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。

在GPT-3开始走红时，“提示词工程”成了热门话题。所谓提示词工程，就是用人类设计的自然语言引导模型做事，比如：“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”。

这种模式确实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大神的一个帖子带火了上下文工程。为了让模型“看起来更聪明”，我们进入了上下文工程时代。

这一阶段的重点，不再只是写好一条提示词，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、系统指令前置与结构统一、引入链式推理与任务分层、使用检索增强生成（RAG）、调用外部工具/API、上下文压缩与剪枝。

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、状态无法累积、经验无法迭代等问题。

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

如果说提示词是大模型的“原始命令”，上下文是短期的记忆拼接，那么MemOS就是让模型具备“成长性”与“适应性”的技术基础。

MemOS通过持久化的记忆抽取、结构化组织与跨轮调用，使模型不再只是被动响应，而是能主动理解你是谁、正在做什么、过去做过什么、未来可能需要什么。

04｜技术架构：从接口到存储的系统化管理

MemOS采用分层设计理念，整体分为三大核心层次：接口与应用层、记忆调度控制层、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提供统一、易扩展的Memory API，开发者可通过标准接口进行记忆的新增、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。

在记忆调度与管理层，MemOS引入全新的调度机制——记忆调度范式。该机制支持基于上下文的“下一场景预测”，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。

05｜记忆存储：标准化封装的持久化方案

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，包括图数据库、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。

06｜对比分析：从提示词到记忆系统的演进

尽管提示词工程和上下文工程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”。

提示词是单次指令，你说一句，它答一句；上下文是短期记忆拼接，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，而是能主动理解你是谁、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，不是替代提示词和上下文，而是与它们形成演进式协同：用提示词启动模型，用上下文优化交互，用记忆持续积累、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让模型执行任务，也可以通过上下文工程让模型更聪明。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！

文章来自公众号“夕小瑶科技说”