當AI仍受困于“聊完就忘”的記憶難題，重復(fù)提問成為交互中難以擺脫的低效循環(huán)；當不同智能設(shè)備間的記憶割裂，玩具、家電、音箱各存“碎片化記憶”，導(dǎo)致用戶不得不在不同設(shè)備間反復(fù)配置、重復(fù)表達。用戶要的不是“更多功能”，而是“一次設(shè)定，處處懂我”。

涂鴉智能深入千萬家庭場景，思考用戶切實體驗，推出AI記憶系統(tǒng)OmniMem，重構(gòu)AI記憶邏輯，融合短記憶高效總結(jié)與長記憶多維留存，既破解“健忘癥”痛點，更打通跨設(shè)備記憶壁壘，讓智能交互邁入“持續(xù)進化、全域貫通”的新時代！

OmniMem技術(shù)架構(gòu)介紹

OmniMem采用“輸入-預(yù)處理-加工-管理-存儲”的全流程架構(gòu)，實現(xiàn)記憶的精準采集、高效處理與存儲。

輸入數(shù)據(jù)經(jīng)“清洗-敏感過濾-干擾過濾”流程，剔除無效信息、規(guī)避隱私風險后，分雙路徑加工：短記憶通過“語義提取+總結(jié)壓縮”形成輕量化對話總結(jié)，長記憶則在實體抽取后同步完成關(guān)系關(guān)聯(lián)、標準轉(zhuǎn)寫與情緒/權(quán)重打標。

完成加工的信息進入動態(tài)管理層，以“實時更新+定期衰減”維護記憶有效性，并分類存入對應(yīng)記憶單元。

智能體記憶，1 步開啟

在涂鴉AI開發(fā)者平臺的智能體開發(fā)中，只需一鍵開啟「歷史會話總結(jié)」與「長期記憶」功能，即可賦予AI智能體持續(xù)學(xué)習(xí)用戶畫像、事件數(shù)據(jù)以及上下文理解的能力，絲滑提升會話體驗。

開源數(shù)據(jù)對比：OmniMem的獨特優(yōu)勢一目了然

相較于主流開源記憶方案，OmniMem憑借底層架構(gòu)優(yōu)化與算法創(chuàng)新，實現(xiàn)低延遲+高精度的效果呈現(xiàn)：

記憶維度更全：覆蓋短記憶+長記憶，兼顧響應(yīng)速度與信息留存時效；

響應(yīng)效率更高：長記憶召回延遲降至毫秒級，規(guī)避開源系統(tǒng)的秒級滯后痛點；

精準度更強：Pro版本記憶準確率超75%，有效解決常見的記憶混淆問題。

核心痛點攻堅：OmniMem的技術(shù)突破與持續(xù)進化

OmniMem通過針對AI記憶領(lǐng)域的時間處理、信息干擾、記憶割裂和動態(tài)更新等多個技術(shù)痛點進行攻堅，大幅降低了相關(guān)問題的出現(xiàn)概率，目前主流使用場景中已實現(xiàn)高效可控。

01

時間處理問題

通過一定的算法優(yōu)化，解析多語種的時區(qū)偏差、模糊時間（如“l(fā)ast week/next month”、“國慶節(jié)”等）、時間沖突等復(fù)雜場景，確保時序信息精準留存與召回。

02

信息干擾問題

通過工程化機制，消除記憶干擾。場景上技能執(zhí)行結(jié)果被記憶后，舊記憶可能會影響后續(xù)同場景回復(fù)。如用戶開空調(diào)后，AI記憶“已開至26度”，后續(xù)調(diào)溫時AI仍重復(fù)該回復(fù)。

03

多Agent記憶割裂

通過對話內(nèi)容實體抽取，串聯(lián)并構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的多維記憶圖譜，打破記憶碎片化局限，支持跨會話、跨場景、跨智能體的多維度關(guān)聯(lián)推理，即便信息分散在不同Agent的對話中，也能精準串聯(lián)核心邏輯。

04

動態(tài)更新機制

實現(xiàn)“實時增量更新+離線優(yōu)化整合”雙模式，既避免更新延遲導(dǎo)致的響應(yīng)卡頓，又能自動迭代過時記憶、過濾冗余信息，讓記憶庫始終保持“新鮮度”與“簡潔度”。

同時，OmniMem正視尚未完全解決的技術(shù)難題，持續(xù)推進體驗迭代升級：

01

記憶擬人化表達

當前AI記憶多為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的機械提取與呈現(xiàn)，缺乏人類記憶的情感關(guān)聯(lián)。比如無法像人類一樣結(jié)合情感強度強化關(guān)鍵記憶，也難以用生活化語言“回憶”過往交互細節(jié)，這導(dǎo)致記憶調(diào)用時，顯得回答很“刻意”。OmniMem計劃對記憶新增權(quán)重數(shù)據(jù)模型，可以通過提取交互中的情感傾向（如愉悅、需求迫切、偏好強烈）為記憶賦予情感權(quán)重，優(yōu)化記憶自然表達引擎，讓記憶調(diào)用不再是機械信息羅列，而是更具溫度和自然感的“娓娓道來”。

02

跨設(shè)備記憶遷移適配

針對舊設(shè)備損壞更換后記憶無法繼承、聲紋識別場景下陌生人記憶歸屬混亂的問題，OmniMem計劃通過“記憶數(shù)據(jù)打包-設(shè)備身份解綁-新設(shè)備無感同步”流程，實現(xiàn)偏好、事件、畫像等全量記憶完整遷移，更換設(shè)備無需重復(fù)設(shè)置；同時搭建聲紋關(guān)聯(lián)記憶定向遷移機制，支持用戶手動或自動關(guān)聯(lián)陌生人使用設(shè)備產(chǎn)生的記憶。

03

多模態(tài)數(shù)據(jù)記憶缺失

當前OmniMem的記憶聚焦于語音文本交互數(shù)據(jù)，尚未支持圖片、視頻幀等多模態(tài)數(shù)據(jù)的記憶存儲與關(guān)聯(lián)調(diào)用——比如用戶發(fā)送的產(chǎn)品實拍圖、場景布置照片等視覺信息，無法被系統(tǒng)記憶并用于后續(xù)交互響應(yīng)，導(dǎo)致多場景下記憶完整性不足。OmniMem正啟動多模態(tài)記憶融合項目，研發(fā)跨模態(tài)語義映射技術(shù)，實現(xiàn)圖片等視覺數(shù)據(jù)的特征提取與文本記憶的關(guān)聯(lián)綁定，未來將支持基于過往圖片記憶的精準響應(yīng)，填補多模態(tài)記憶空白。

全場景賦能：讓AI記憶創(chuàng)造實際價值

OmniMem憑借“高精準、低延遲、強適配”的核心優(yōu)勢，已深度適配陪伴玩具、旅游記事、個性化推薦等多元業(yè)務(wù)場景：

-陪伴玩具：賦予玩具“長期陪伴的情感記憶”。精準記住孩子的喜好（如偏愛恐龍主題、喜歡睡前故事）、成長點滴（如剛學(xué)會的新單詞、害怕的事物）與互動習(xí)慣，實現(xiàn)千人千面的個性化對話。

-旅游記事：留存跨時間、跨場景的持續(xù)性場景信息。精準記錄用戶在特定場景下的行為、細節(jié)與感受（如西湖各景點的拍照、購物、體驗反饋），后續(xù)可按“時間+場景+行為+細節(jié)”邏輯整合回應(yīng)，確?？鐣r段場景服務(wù)的連貫性與信息完整性。

-個性化場景：構(gòu)建動態(tài)更新的結(jié)構(gòu)化用戶畫像。持續(xù)抽取用戶固定特征、長期偏好與核心需求（如不吃香菜、愛懸疑劇本殺、養(yǎng)1歲銀漸層“糯米”），并支持變量配置擴展，跨場景提供個性化服務(wù)（如餐廳推薦、活動安利、日?；樱?，無需用戶重復(fù)確認基礎(chǔ)信息。

AI記憶的未來選擇，從OmniMem開始

平臺只需一步配置，即可快速解鎖AI記憶的核心能力。涂鴉OmniMem以開源測試集的領(lǐng)先得分、低延遲表現(xiàn)、多維度痛點解決方案與低門檻落地體驗，成為“更懂用戶、更穩(wěn)性能、更具價值”的AI記憶選擇。

同時，我們正持續(xù)推進多模態(tài)記憶融合、跨設(shè)備遷移能力優(yōu)化、記憶擬人化體驗升級等，直面行業(yè)難題，通過持續(xù)技術(shù)迭代完善能力邊界，讓每一次交互都成為與用戶的情感紐帶，讓智能記憶的價值持續(xù)生長。