終結“Agentic 失憶”：EverMemOS多項基準再次刷新 SOTA

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開源 EverMemOS 的最新版本在四大記憶基準上實現了最先進（SOTA）準確率。通過推出云端 API 以及面向開發者的生態計劃，EverMind 正在為下一代具備長期、一致智能的 Agentic AI 提供關鍵基礎設施，從而有效解決“失憶”難題。

自開源AI Memory Infra——EverMemOS以來，EverMind持續嘗試和行業分享其技術成果和評測方法。近日，其官網Blog分享了EverMemOS的研發架構論文和持續提升的評測表現。該“自組織記憶操作系統”旨在彌合短暫的聊天交互與長期智能 Agent 之間的鴻溝——它能夠把碎片化的情景式經歷（episodic experiences）轉化為連貫、穩定的知識結構。

之后不久，EverMind宣布EverMemOS 云服務版本進入內測階段，其官網waitlist用戶將優先進入白名單，并收到內測邀請。

與此同時，EverMInd聯合OpenAI在內的十多個AI知名社區共同啟動Memory Genesis Competition2026全球開發者大賽，推動開發者在AI Memory領域的共創合作和生態建設。

01.

研究突破：受“痕跡記憶（engram）”啟發的記憶生命周期

在最新發布的論文《EverMemOS: A Self-Organizing Memory Operating System for Structured Long-Horizon Reasoning》中，EverMind 詳細闡述了其技術提出的一套受 engram 啟發的生命周期機制，用以模擬生物認知過程。與傳統 RAG 或成本高昂的超長上下文窗口不同，EverMemOS 能將經驗組織為連貫、可演化的結構。

系統通過獨特的三階段工作流實現 SOTA 表現：

1. 情景痕跡形成（Episodic Trace Formation）：將對話流轉換為 MemCells，用于捕捉情景痕跡、原子事實以及有時間邊界的前瞻信息。

2. 語義鞏固（Semantic Consolidation）：把 MemCells 動態組織為主題化的 MemScenes，提煉穩定的語義結構，并持續更新持久化的用戶畫像。

3. 重建式回憶（Reconstructive Recollection）：通過 agentic 檢索組合“必要且充分”的推理上下文，在優化算力成本的同時保證高準確率。

02.

打破行業基準

EverMemOS 最新版本超越現有記憶系統與全上下文模型，在“準確率—效率”權衡上取得領先：

• LoCoMo（93.05% 準確率）：超越全部現有記憶系統與全上下文模型；在多跳推理（+19.7%）與時序任務（+16.1%）上優勢顯著，同時大幅降低 token 使用與計算成本。

• LongMemEval（83.00% 準確率）：在知識更新與時序推理方面位居第一；其中知識更新任務提升 20.6%，體現出系統可通過持續語義鞏固不斷“進化”的能力。

• HaluMem（90.04% 召回）：在記憶完整性方面建立新的行業標準，顯著減少長時程任務中的幻覺。

• PersonaMem v2：在 9 個復雜場景中，在深度個性化與行為一致性維度取得最佳綜合表現。

“如果模型每次會話后都會重置理解，真正的 Agentic AI 就無從談起。我們正在從靜態的上下文窗口邁向動態、自組織的記憶，”EverMind 聯合創始人 Jason Deng 表示，“借助 EverMemOS，我們為智能體提供了一段‘活的、會演化的歷史’。基準結果表明：我們能夠以遠低于全上下文模型的算力成本，實現更高的準確率。”

03.

EverMemOS 云服務

為將研究快速轉化為行業可用能力，EverMind 推出了 EverMemOS Cloud Service（云服務）。該平臺讓開發者與企業無需復雜的基礎設施搭建，即可通過簡單 API 集成記憶增強能力：

• 即時升級 Agent：數分鐘內把無狀態聊天機器人升級為具備上下文感知的智能體。

• 企業級安全：確保記憶數據隱私與安全。

• 持續進化：隨著底層研究迭代，記憶架構自動更新。

目前已對候補名單（waitlist）用戶開放訪問，也可以通過官網申請加入內測：console.evermind.ai。

Memory Genesis Competition2026

EverMind 正在投入資源，通過首屆 Memory Genesis Competition開發者大賽 推動“記憶原生應用”生態。

獎池：初始獎金池 80,000 美元，并提供收入分成機會。

三大賽道：

1. Memory + Agent：打造具備長期敘事能力的智能體。

2. EverMemOS 插件（Plugin）：擴展操作系統生態。

3. EverMemOS 基礎設施（Infra）：優化核心架構。

職業與成長：優秀參賽者將獲得全職機會、社區稱號，以及 EverMind 工程團隊的直接導師輔導。

開發者可在2月線上參賽并提交作品，3月份將在社區逐步公布優秀項目，并將邀請優秀團隊參加4月初在硅谷舉辦的線下活動。

開發者可在 evermind.ai/activities 注冊。

https://wisemodel.cn/codes/huchuanrui/EverMemOS

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