MemNetAI是一个专为AI智能体设计的长记忆服务平台，致力于为AI智能体提供持久化、类人化的记忆能力，是连接大模型短期上下文与长期认知的创新解决方案。
核心价值
突破大模型记忆限制
解决传统大模型上下文窗口有限的问题，实现真正的长期记忆存储与检索
模拟人类记忆机制
从记忆形成、存储到回忆，全面模拟人类认知过程
增强智能体连续性
使AI智能体能够在长期交互中保持一致的人格、知识和经验
提升交互自然度
让AI智能体能够理解历史对话背景，提供更连贯、个性化的回应
核心功能体系
MemNetAI通过五大核心API构建完整的记忆生态系统：
记忆API (Memories)
功能：将大模型对话上下文转化为记忆体的长期记忆
特点：
- 支持多人对话场景（通过character字段区分不同发言人）
- 提供同步/异步两种调用模式
- 支持多语言记忆摘要提取
- 可记录元信息增强记忆效果
- 支持第一人称/第三人称视角的记忆摘要
回忆API (Recall)
功能：根据文本内容触发智能回忆过程
特点：
- 模拟人类立体认知重构过程
- 支持记忆深度控制
- 融合常识调用、历史回溯、实体关系联想
- 考虑时间线索和记忆强度（类似艾宾浩斯遗忘曲线）
- 提供直接可用的memoryPrompt增强上下文
思考API (Think)
功能：让记忆体进行自主思考
特点：
- 基于历史记忆生成的”念头”为主题
- 进行多轮关联与推演
- 实现记忆再加工与新思想生成
- 支持自定义思考主题
做梦API (Dream)
功能：模拟人类做梦机制
特点：
- 以历史记忆片段为素材
- 进行非线性、跨维度组合
- 激发想象力与潜在关联
- 促进认知结构重构
常识API (Common Sense)
功能：补充与管理常识记忆
特点：
- 与具体记忆体解耦，支持多记忆体共享
- 解决人设信息过多导致的注意力分散问题
- 可构建领域知识、行为约束与价值偏好体系
技术架构
API端点：https://api.memnetai.com/
基于Token的API密钥认证
对话上下文深度分析
语义提取与实体关系构建
冲突检测与记忆变更溯源
多维度认知分析与推理
最佳实践
- 记忆策略：每16轮对话进行一次记忆处理，避免频繁调用
- 上下文管理：记忆后不要立即移除对话上下文，经过若干轮后再清理
- 回忆时机：用户发送新消息时触发回忆，获取memoryPrompt增强上下文
- 信息分层：核心人设保留在大模型上下文，重要辅助信息沉淀为常识记忆
应用场景
长期陪伴型AI
如虚拟助手、数字分身等需要保持长期记忆的应用，能够记住用户的偏好、习惯和重要事件
复杂任务智能体
需要积累经验并持续学习的专业智能体，能够在长期任务中不断提升解决问题的能力
多人交互系统
支持多用户参与的聊天机器人或协作平台，能够区分不同用户的身份和交互历史
个性化服务
需要记忆用户偏好的推荐系统或定制服务，提供高度个性化的体验
MemNetAI 正致力于不断优化记忆模型，进一步提升记忆的准确性、检索的效率和认知的深度，为AI智能体提供更接近人类的记忆能力，推动AI从短期反应式交互向长期认知型智能演进。