EverMemOS

EverMemOS是由陳天橋旗下EverMind團隊開發的一款面向人工智慧智慧型體的長期記憶作業系統。它旨在解決AI在長時程任務中的“記憶”難題，通過模擬人腦記憶機制，構建了代理層、記憶層、索引層和接口層四層架構。其核心創新在於從“記憶資料庫”演進為“記憶處理器”，能主動將記憶融入AI的實時推理，提供連貫、個性化的互動。該系統在LoCoMo、LongMemEval-S等主流評測中取得了較高的評分。該系統能同時支持一對一對話與複雜多人協作場景。目前其開源版本已在GitHub發布。

基本介紹

• 外文名：EverMemOS
• 開發團隊：EverMind

研發背景

EverMind團隊來源於盛大集團（Shanda Group），由陳天橋支持。EverMemOS的設計靈感來自人類大腦的記憶機制，這種“類腦”理念成為其設計的核心。2025年10月27-28日，陳天橋在天橋腦科學研究院舉辦的首屆AI驅動科學研討會（AIAS 2025）上闡述了包括“長期記憶”在內的發現式智慧型五種核心能力，指出長期記憶是連線時間與智慧型的關鍵環節。EverMemOS旨在為AI系統提供持久與連貫的數據存儲功能。在長期記憶評測集LoCoMo和LongMemEval-S上，EverMemOS的相關測試結果優於此前的研究工作。

發展歷程

2025年8月，EverMind團隊啟動EverMemOS項目。2025年9月30日，媒體首次提及EverMemOS及其在LoCoMo評測集上取得的SOTA成績（92.3%）。2025年11月16日至18日，EverMemOS發布並開源，多家媒體對此進行了報導。

2025年11月至12月，EverMemOS在LoCoMo和LongMemEval-S等長期記憶評測集上取得了SOTA成績。隨後，其在LoCoMo評測集上的準確率提升至93.05%。2025年底至2026年初，EverMemOS雲服務版本計畫發布。

2026年2月，EverMind聯合多個技術社區發起“記憶起源大賽（Memory Genesis Competition 2026）”。

系統架構

EverMemOS的技術結構為仿生四層記憶架構，體現了對人腦記憶機制的工程化模擬。

EverMemOS受“人腦記憶機制”啟發，創新設計了四層結構，並與大腦關鍵功能區形成類比：

• 代理層（Agentic Layer）——負責任務理解、分解與生成，類比「前額葉皮層」在注意力、計畫與執行控制中的作用。
• 記憶層（Memory Layer）——管理長期記憶的提取和結構化存儲，對應「大腦皮層網路」的長期鞏固存儲功能。
• 索引層（Index Layer）——通過Embedding、鍵值對與知識圖譜實現記憶關聯和高效記憶檢索，類似「海馬體」完成記憶的關聯與快速索引功能。
• 接口層（API/MCP Interface）——與企業級套用無縫集成，作為AI的“感官接口”與外界互動。

技術性能

基於生物‘印跡’（Engram）啟發式記憶提取與套用技術，EverMemOS在長期記憶評測集LoCoMo和LongMemEval-S上的分數分別為93.05%和83.00%。此外，在HaluMem上的召回率為90.04%，在PersonaMem v2的九個複雜場景中綜合表現較好，其時間感知推理任務相較於GPT-4o-mini原生能力的提升幅度為120%。

評測結果在官方、橫向評測及社區復現中保持一致，且平均Token使用量低於全上下文模型。

核心團隊

EverMemOS由盛大集團旗下的AI技術團隊EverMind研發。團隊負責人為盛大集團創始人陳天橋。陳天橋在腦科學與AI融合領域的研究為EverMemOS項目提供了靈感。項目核心負責人為鄧亞峰，與陳天橋共同參與EverMemOS的開發。

重要事件

2025年10月27日至28日，盛大集團創始人陳天橋在首屆天橋腦科學研究院AI驅動科學研討會（AIAS 2025）上系統闡述了包括“長期記憶”在內的發現式智慧型五種核心能力，為EverMemOS奠定了理論基礎。

2025年11月16日至18日，EverMind團隊正式發布其旗艦產品EverMemOS，並在GitHub上開源。該產品在LoCoMo和LongMemEval-S等主流長期記憶評測集上取得了SOTA成績。

2026年2月，EverMind聯手OpenAI等十多個技術社區發起“記憶起源大賽（Memory Genesis Competition 2026）”，旨在推動長期記憶生態發展。