在AI技術快速發展的當下，企業服務領域正面臨一個關鍵挑戰：如何讓智能系統像人類一樣擁有“記憶”，從而在多輪交互中保持服務的一致性和連貫性。許多企業發現，現有的大模型雖然具備強大的語言理解能力，但在處理復雜業務場景時，常因“健忘”導致用戶體驗下降。例如，用戶在一輪對話中明確表示對海鮮過敏，但在后續對話中，系統仍可能推薦海鮮類菜品；跨渠道服務時，用戶需要重復提供相同信息，仿佛之前的對話從未發生。這些問題源于模型上下文窗口有限、多Agent間存在“記憶孤島”，以及語義歧義在長鏈路服務中被放大。

針對這一痛點，全球云廠商已開始探索解決方案。亞馬遜云科技在其Agentic AI基礎設施實踐中，專門討論了大模型的“記憶缺陷”，并提出在Agent體系中構建獨立的記憶模塊，將“記憶”從附屬功能升級為基礎設施的核心部分。這一思路為行業提供了重要參考，國內也涌現出以記憶科學為核心構建產品和架構的團隊，紅熊AI便是其中之一。

紅熊AI成立于2024年，專注于多模態大模型與記憶科學的融合研發，致力于為企業提供智能客服、營銷自動化及AI智能體服務。12月1日，該公司正式發布開源產品“記憶熊”（Memory Bear），并將其核心框架開放至社區。該系統已接入紅熊AI自研的Agent互動服務平臺，并在客服、營銷、教育等多個場景中落地應用。平臺數據顯示，單日最大AI接待量約35萬次，AI自助解決率達98.4%，人工替代率達70%。接入記憶熊后，多輪對話的token消耗下降97%，大模型知識遺忘率被壓至0.1%以下，業務指標顯著提升。

紅熊AI的技術團隊在項目中發現，企業服務中的“記憶缺失”問題主要體現在三個方面：一是單模型層面的知識遺忘，早期信息在長對話中被擠出，靜態知識庫無法吸收用戶補充的個性化信息；二是多Agent間的記憶斷層，不同Agent維護獨立記憶，切換時狀態無法繼承，導致決策沖突；三是語義歧義與行業術語的理解偏差，模型僅依賴當前輪次的模式匹配，容易給出錯誤回復。這些問題表明，“記憶”需要被抽象為一套獨立、可控的系統能力，而非依賴模型本身的上下文窗口。

在技術評估中，記憶熊展現出顯著優勢。根據LOCOMO數據集測試結果，其在單跳、多跳、開放域及時序類任務中的F1、BLEU與Judge分數均優于Mem0、Zep、LangMem等主流方案，整體性能處于領先地位。目前，記憶熊已支持智能客服、營銷自動化、教育輔導及企業內部知識管理等多個場景，通過跨會話、跨角色、跨渠道的統一記憶體系，確保Agent始終保持連貫理解與穩定決策。

紅熊AI已將記憶熊的核心框架開源至GitHub，并上線官網MemoryBear.AI，希望與開發者共同完善記憶科學技術體系。隨著Agent化應用的普及，企業對“可控記憶”和“組織記憶中樞”的需求日益增長，記憶熊這類平臺有望成為AI基礎設施的重要組成部分。通過將記憶能力從模型中剝離并獨立優化，企業可以更高效地管理長期信息，降低大模型的推理成本，同時提升服務的連續性與準確性。這一探索不僅為AI技術提供了新的發展方向，也為企業服務領域的智能化升級奠定了基礎。