2025 年，AI 已经全面进入 " 记忆时代 "。模型的竞争焦点已不再是回答问题的速度与准确率，而是能否实现持续稳定理解、长期记忆。

基于对这一趋势的深刻洞察，记忆张量 MemTensor 正式推出 MemOS Cloud，这是行业首个面向大模型记忆管理的操作系统（MemOS）框架在云端的正式落地。

MemOS Cloud 旨在为全球开发者与企业提供统一的 " 记忆即服务 " ( Memory-as-a-Service ) 基础设施，标志着大模型正在从单纯的 " 语言处理单元（LPU）" 跨越到具备长期状态建模和持续演化能力 " 认知智能体（Cognitive Agent）" 阶段。

破局：系统性解决 AI 的 " 短效记忆 " 困境

当前主流大模型架构依赖于难以更新或迁移的 " 参数记忆 " 和仅在单次会话中有效的 " 激活记忆 "。这种 " 短效记忆 " 机制导致智能体在复杂、长周期任务中面临 " 记不住、改不了、学不快 " 的结构性挑战。

MemOS Cloud 正是为解决这一结构性难题而生。通过记忆张量首创的三层记忆分层架构，MemOS 将 " 记忆 " 抽象为独立的智能层，赋予 AI 跨轮次、跨任务甚至跨平台的连续性记忆能力。

技术架构：AI 的 " 海马体 " 调度中心与成本优势

MemOS Cloud 的核心壁垒在于其操作系统级的分层架构（Interface/Operation/Storage）。它不仅是存储，更是 AI 记忆的 " 动态海马体 "，实现了从加工、调度到演化的全链路管理：

• 操作层（Operation Layer）核心： 引入 MemScheduler（调度器）和 MemLifecycle（生命周期管理）。

调度器能智能决定哪些记忆应出现在哪次对话的上下文里；生命周期管理则决定记忆的遗忘、更新、归档，让记忆随使用不断自我组织与优化。

• 效率与成本突破： 记忆张量坚持关键模型自研训练，构建记忆原生的操作模型路线。

记忆抽取、更新、偏好推断等关键任务由我们自研的轻量级记忆原生小模型完成，在保证性能的同时，为中国市场对高性价比和有限算力的需求提供了切实可行的解决方案。同时结合推理层的基础设施优化，构建围绕以 KvCache 调度为中心的预填充与 PD 分离优化系统。

• 模型中立与开放： 接口层提供标准化的 API 接口，与所有主流大模型兼容。

MemOS 希望成为 AGI 时代的 " 卖铲人 "。

生态与愿景：驱动多模态智能体与企业级应用

作为 MemOS 的核心发起者和研发主体，记忆张量致力于构建全球统一的记忆生态，为智能体时代提供坚实的记忆底层基础。

未来，我们将持续致力于将记忆能力从语言智能扩展到多模态记忆和具身智能的动作与环境记忆，为机器人、虚拟人等下一代 AI 载体奠定基础。

• ToB 深度赋能： 通过支持本地记忆库部署和精细化权限管理，MemOS 为企业客户解决在金融、医疗等领域的高安全性与数据合规难题。 • 全域覆盖： 开放 API/MCP，支持开发者构建具长期记忆的创新应用；推出 MemOS-MindDock 插件，让用户可实现跨平台的 " 个人记忆云 "。