作为面向大模型记忆管理的底层操作系统框架，MemOS 的开源社区版已正式发布。这一项目由 记忆张量 MemTensor 核心发起并维护，旨在实现 AI 记忆系统的技术透明化和可定制化。
MemOS 的核心 OS 框架与技术能力现已向全球开发者开放，允许用户在本地或私有环境中自由搭建、定制和扩展属于自己的 AI 记忆系统。
MemOS 开源社区版的发布，标志着记忆张量正致力于推动 AI 记忆能力的普及化，让长期记忆不再是少数平台的“黑盒”能力，而是所有开发者可以自由控制和创新的底层基础设施。
一、 终结记忆系统的“黑盒”时代
当下的 AI 智能体应用中，开发者常面临的挑战是：虽然可以通过 RAG 机制注入知识，但记忆系统的内部逻辑封闭、召回机制固定，难以针对复杂业务场景进行深度定制。
MemOS 开源社区版正是为解决这一痛点而生。它是一个可自托管的 AI 记忆操作系统，提供从记忆生成、管理到召回的完整能力。
• 记忆是工作流： MemOS 将记忆定义为一条持续运转的工作流（而非静态存储）。信息被提交后，系统会进行加工、调度、演化，让 AI 不仅能“记住”，还能随着交互而“成长”。 • 摆脱平台依赖： 开发者无需依赖外部云资源或单一平台，即可为自己的 AI 应用构建可持续进化的记忆机制，实现真正的自主控制。
二、 技术突破：开放 MemOS 框架核心
MemOS 开源社区版向开发者开放了最核心的操作系统级的分层架构，主要聚焦在以下两大关键组件上：
1. MemScheduler（记忆调度器）： 核心功能： 开放了记忆调度（Memory Scheduling）的全新范式。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。
2. 价值： 支持基于上下文的**“下一场景预测”**，可以在模型生成时提前加载潜在需要的记忆片段，显著降低响应延迟、提升推理效率。
3. MemCube（记忆立方体）： 核心功能： 通过标准化的 MemCube 封装，首次实现将 **明文记忆（Plaintext）、激活记忆（Activation State）**和 **参数记忆（Parameter Patch）**三种形态的记忆有机整合。
4. 价值： 支持多种持久化存储方式（如 GraphDB、VectorDB），并具备跨模型的记忆迁移与复用能力，为智能体提供了统一且结构化的记忆载体。
三、 开发者友好：一键启动与高度可定制
MemOS 致力于大幅降低 AI 记忆系统的开发门槛，赋能每一位开发者：
• 自由部署与运行： 开发者可在本地或私有环境中通过 Docker Compose 一键启动，无需依赖复杂外部环境。 • 可扩展与可定制： 采用模块化结构，支持 “插拔式”开发。开发者可自由贡献和自定义召回逻辑、记忆插件、观察者、生命周期策略等方案，满足行业细分需求。 • 模型中立，框架兼容： 无论使用 GPT、Claude、Qwen 还是其他开源模型，MemOS 均可无缝接入，为其提供长期记忆能力。 • 完善文档支持： 提供快速上手示例、SDK 模板与最佳实践指南，让开发者在 1 小时内跑通完整 Demo。
四、 社区与愿景：共建记忆生态
作为 MemOS 的核心发起者和研发主体，记忆张量 希望通过 MemOS 开源社区版更好的推动 AI 记忆能力的开放与协作。
我们诚挚邀请全球开发者、研究者和 AI 爱好者加入 MemOS 社区，共同贡献代码、分享调度策略和记忆插件。通过开源社区的协作力量，共同推动 AI 记忆底层标准的形成，为通用智能体（AGI）的普及奠定坚实的基础。
