想象一下，你跟一個(gè) AI 助手聊了幾百次，它依然叫不出你的名字，更記不得你上次的偏好，這樣的“智能”體驗(yàn)會(huì)不會(huì)讓人瞬間出戲？

這正是當(dāng)下大多數(shù) 無狀態(tài)大模型（Stateless LLMs） 的現(xiàn)實(shí)困境。它們在每一次對(duì)話后就像“失憶”，無法真正學(xué)習(xí)，也無法在長期交互中持續(xù)優(yōu)化。于是我們看到開發(fā)者們疲于重復(fù)輸入上下文，企業(yè)花費(fèi)巨資堆砌向量數(shù)據(jù)庫，卻依然難以解決 AI 的“記憶缺陷”。

最近，GibsonAI 發(fā)布了一款全新的開源產(chǎn)品——Memori，號(hào)稱是“面向 AI Agents 的 SQL 原生記憶引擎”。它的出現(xiàn)，或許會(huì)徹底改寫 AI 記憶的技術(shù)版圖。

1、AI 的“失憶癥”：無狀態(tài)的隱性成本

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，用戶在和 AI 交互時(shí)，有 23%–31% 的時(shí)間都在重復(fù)輸入之前已經(jīng)說過的信息。這意味著什么？

• 個(gè)人開發(fā)者：每周要浪費(fèi)大約 2 小時(shí)
• 10 人團(tuán)隊(duì)：每周累計(jì)損失 20 小時(shí)
• 1000 人企業(yè)：每年多出 2000 小時(shí)的無效溝通，直接成本高達(dá)400 萬美元

除了效率損失，更嚴(yán)重的是用戶體驗(yàn)崩塌。一個(gè)記不住你名字的助手，再強(qiáng)大的模型也談不上“智能”。

無狀態(tài) LLM 的局限體現(xiàn)在幾個(gè)方面：

1. 無法從交互中學(xué)習(xí)：錯(cuò)誤一再發(fā)生，偏好需要反復(fù)強(qiáng)調(diào)；
2. 工作流斷裂：跨會(huì)話任務(wù)不得不不斷重建上下文；
3. 缺乏個(gè)性化：永遠(yuǎn)是“通用答案”，不會(huì)隨用戶成長；
4. 洞察缺失：對(duì)話中的模式與規(guī)律被完全浪費(fèi)；
5. 合規(guī)挑戰(zhàn)：缺少?zèng)Q策的審計(jì)軌跡。

簡而言之，沒有記憶，AI 就像一個(gè)“永遠(yuǎn)重啟的系統(tǒng)”，無法成長。

2、為什么 AI 需要 可持久、可查詢的記憶

人類的學(xué)習(xí)依賴記憶，應(yīng)用系統(tǒng)依賴數(shù)據(jù)庫。那 AI 呢？

AI 想要真正“長大”，也需要一個(gè) 持久化、可查詢的記憶層。

但問題在于，我們不能直接把應(yīng)用數(shù)據(jù)庫拿來當(dāng)記憶用。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫并不是為了上下文選擇、相關(guān)性排序、知識(shí)回注而設(shè)計(jì)的。于是過去幾年，行業(yè)才會(huì)集體押注向量數(shù)據(jù)庫和 embedding 技術(shù)。

然而，這些方案造出了一個(gè)個(gè)黑箱：

• 開發(fā)者無法追蹤為何取回某條記憶；
• 數(shù)據(jù)被綁死在廠商系統(tǒng)里；
• 運(yùn)行成本在規(guī)模化時(shí)急劇上升。

本質(zhì)上，這是在用復(fù)雜昂貴的工具解決一個(gè) “數(shù)據(jù)持久化” 的問題。

3、Memori 的選擇：SQL 才是最可靠的記憶基礎(chǔ)

為什么 GibsonAI 要把 AI 記憶放回 SQL 數(shù)據(jù)庫？

原因其實(shí)很樸素：

• 人人會(huì)用 SQL：開發(fā)者無須學(xué)習(xí)新語言；
• 久經(jīng)考驗(yàn)：50 多年歷史，跑過銀行、社交、交易等關(guān)鍵業(yè)務(wù)；
• 查詢能力強(qiáng)大：過濾、聚合、連接一應(yīng)俱全；
• 一致性保障：ACID 特性讓數(shù)據(jù)安全可靠；
• 生態(tài)完備：遷移、備份、監(jiān)控都有成熟方案。

最關(guān)鍵的是：SQLite 已經(jīng)在全球有超過 40 億次部署，運(yùn)行在幾乎所有手機(jī)、瀏覽器和操作系統(tǒng)中，每天處理數(shù)萬億次查詢。如果連這種場景都能輕松支撐，為何 AI 記憶一定要依賴昂貴的向量數(shù)據(jù)庫集群？

4、向量數(shù)據(jù)庫的問題：看似高大上，實(shí)則重負(fù)擔(dān)

向量數(shù)據(jù)庫一度是 AI 記憶的“標(biāo)配”，但在實(shí)際使用中，它的問題逐漸暴露：

• 架構(gòu)復(fù)雜：往往需要向量庫 + 緩存 + SQL 庫，才能跑起來；
• 廠商鎖定：數(shù)據(jù)被綁定在特定平臺(tái)里，遷移與審計(jì)困難；
• 黑箱檢索：embedding 不可讀，調(diào)試難度極高；
• 成本昂貴：存儲(chǔ)、查詢費(fèi)用在大規(guī)模應(yīng)用下極具挑戰(zhàn)。

對(duì)比來看，Memori 的 SQL-first 路徑就顯得格外簡潔：只需要一個(gè)數(shù)據(jù)庫，查詢透明可讀，備份直接復(fù)制文件即可。

這不僅意味著更低的成本（比向量庫便宜 80%-90%），更是開發(fā)與運(yùn)維層面的極大解放。

5、Memori 是如何做到的？

Memori 的核心機(jī)制可以用三個(gè)關(guān)鍵詞概括：結(jié)構(gòu)化、透明、可移植。

1. 結(jié)構(gòu)化提取：通過實(shí)體抽取與關(guān)系映射，把對(duì)話內(nèi)容轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息；
2. 智能存取：多代理協(xié)作，將重要長期記憶提煉出來，并高效注入到短期上下文；
3. SQL 查詢：所有記憶操作都可通過 SQL 語句透明執(zhí)行。

最讓人印象深刻的是，它的啟用方式：

memori.enable()

一行代碼，就能讓任何 LLM 擁有記憶能力。存儲(chǔ)層完全兼容 SQLite/PostgreSQL/MySQL，用戶可以完全掌握數(shù)據(jù)所有權(quán)。

6、Memori 的差異化優(yōu)勢

與現(xiàn)有方案相比，Memori 有幾大亮點(diǎn)：

• 極簡啟用：無需學(xué)習(xí)復(fù)雜 API，直接 SQL；
• 用戶數(shù)據(jù)主權(quán)：記憶存放在用戶掌控的數(shù)據(jù)庫中；
• 透明可解釋：每個(gè)記憶調(diào)用都能追溯；
• 零廠商綁定：SQLite 文件可隨時(shí)導(dǎo)出遷移；
• 大幅降本：比向量庫方案便宜 80%-90%；
• 合規(guī)友好：原生支持審計(jì)、數(shù)據(jù)駐留和合規(guī)要求。

這些特性讓它不僅適合個(gè)人開發(fā)者，也能在企業(yè)級(jí)場景中大規(guī)模落地。

7、落地場景與商業(yè)價(jià)值

從早期實(shí)踐來看，Memori 已經(jīng)在以下場景中展現(xiàn)出巨大潛力：

• 電商推薦：AI Agent 可記住用戶的消費(fèi)習(xí)慣與預(yù)算，打造智能購物體驗(yàn)；
• 個(gè)人助手：長期跟蹤用戶偏好，避免重復(fù)問答；
• 客戶支持：記憶用戶問題歷史，減少機(jī)械化提問；
• 教育輔導(dǎo)：因材施教，跟隨學(xué)生進(jìn)步動(dòng)態(tài)調(diào)整內(nèi)容；
• 團(tuán)隊(duì)知識(shí)庫：共享記憶，減少信息孤島；
• 合規(guī)場景：完整審計(jì)記錄，滿足監(jiān)管要求。

在商業(yè)指標(biāo)上，Memori 帶來的收益也相當(dāng)可觀：

• **開發(fā)周期縮短 90%**（從數(shù)周到數(shù)小時(shí)）；
• **基礎(chǔ)設(shè)施成本降低 80%-90%**；
• 查詢性能提升 2-4 倍；
• 記憶數(shù)據(jù) 100% 可移植；
• 合規(guī)審計(jì)即開即用；
• 運(yùn)維復(fù)雜度大幅下降（單一數(shù)據(jù)庫 vs 分布式系統(tǒng)）。

8、技術(shù)創(chuàng)新與戰(zhàn)略愿景

Memori 的三大創(chuàng)新點(diǎn)：

1. 雙模記憶系統(tǒng)：結(jié)合“工作記憶”與“自動(dòng)檢索”，模仿人類認(rèn)知模式；
2. 通用集成層：適配所有主流 LLM，無需框架專屬代碼；
3. 多智能體架構(gòu)：不同角色協(xié)作，智能管理記憶。

戰(zhàn)略層面，GibsonAI 并未追逐復(fù)雜的分布式向量解決方案，而是選擇了 “務(wù)實(shí)的記憶” 路徑：把 AI 記憶交還給最成熟、最可靠的數(shù)據(jù)庫體系。

這意味著未來 AI 記憶將像應(yīng)用數(shù)據(jù)一樣，具備 可移植性、可查詢性和可管理性。

結(jié)語：記憶，才是真正的“智能靈魂”

從人類到 AI，記憶都是不可或缺的。沒有記憶，智能只能停留在“即時(shí)反應(yīng)”；有了記憶，才能演化出“學(xué)習(xí)與成長”。

GibsonAI 的 Memori 通過 SQL 重新定義了 AI 記憶的形態(tài)，讓開發(fā)者重新?lián)碛姓瓶貦?quán)，也讓 AI 真正具備“長期智能”的可能。

或許在不遠(yuǎn)的將來，我們習(xí)慣的 AI 助手，不僅能叫出我們的名字，還能像老朋友一樣，記得每一次對(duì)話的細(xì)節(jié)。

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯