AI技術飛速發展，但“記性差”的問題卻始終困擾著企業智能服務的落地。許多用戶都遇到過這樣的尷尬：向智能客服明確表示“對海鮮過敏”，可幾輪對話后，系統仍熱情推薦海鮮套餐。這種“AI健忘癥”不僅影響了用戶體驗，更成為企業大規模應用AI時的一大瓶頸。

問題的根源在于大模型的上下文窗口有限，多Agent之間形成“記憶孤島”，導致語義歧義和知識遺忘在長鏈路服務中被不斷放大。亞馬遜云科技在今年的Agentic AI基礎設施實踐中指出，大模型本質上是無狀態的，每次調用都是獨立推理，長上下文不僅無法徹底解決記憶問題，反而會帶來性能下降和成本攀升。這一觀點與國內企業的實踐經驗高度吻合。

面對這一挑戰，國內涌現出一批專注于記憶系統研發的團隊，紅熊AI便是其中的代表。該公司成立于2024年，專注于多模態大模型與記憶科學的融合應用，為企業提供智能客服、營銷自動化和AI智能體服務。12月1日，紅熊AI正式發布開源記憶科學產品“記憶熊”（Memory Bear），將記憶能力從附屬功能升級為獨立的基礎設施。

記憶熊系統已接入紅熊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。平臺數據顯示，單日最大AI接待量達35萬次，AI自助解決率高達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。得益于這一突破，紅熊AI的業績預期從3000萬元上調至1.9億元。

紅熊AI的核心創新在于將記憶系統獨立化。團隊沒有選擇堆疊模型參數，而是從認知科學出發，將人類記憶機制映射到AI架構中。記憶熊將感知記憶、工作記憶、顯性記憶、隱性記憶和情緒記憶轉化為多模態輸入緩存、短期任務內存、結構化知識庫、行為習慣模塊和情感加權記憶等組件，構建了一套可工程化的記憶架構。

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、開放域和時序類任務中的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。這一成果得益于記憶熊的分級記憶機制：短期記憶處理當前對話，長期記憶存儲結構化知識，情感記憶調整交互優先級，形成了一套動態更新的記憶體系。

目前，紅熊AI已將記憶熊的核心框架開源，并上線官網MemoryBear.AI，供開發者和企業直接調用。這一舉措旨在推動記憶科學技術的普及，降低企業應用AI的門檻。在智能客服場景中，記憶熊通過跨會話、跨角色、跨渠道的統一記憶體系，使Agent能夠保持連貫理解與穩定決策；在教育輔導場景中，系統能根據學生的學習歷史提供個性化建議，顯著提升服務效果。

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。記憶熊的出現，為AI基礎設施增添了關鍵一環。通過將記憶能力獨立化、結構化，大模型不再需要從零開始處理每輪對話，而是可以基于持續積累的記憶庫進行推理，從而在復雜任務中保持更高穩定性。這一突破不僅提升了AI的服務能力，更為企業智能化轉型提供了新的思路。