一、版本速览：性能与智能双飞跃

本次更新带来了 MemOS 在性能与智能化层面的全面进化。围绕三大核心方向进行深度优化：

• 更快 — 接口响应迈入毫秒级，支持异步记忆写入；
• 更准 — 全面升级明文检索、BM25、图召回及混合检索策略；
• 更懂你 — 引入偏好记忆机制，让模型真正捕捉你的表达风格与决策偏好。

同时，我们首次公开发布 LoCoMo、LongMemEval、PersonaMem、PrefEval 四大权威评测的完整结果与实现代码。

• 评测数据：https://www./link/8f541abd9bcbb3e153cdfced9024d514
• 测试脚本：https://www./link/314f19f082e69886c20e31c70fe6dceb

全部内容已开源，欢迎社区成员查阅与复现。?

? 本次更新核心亮点

二、接口提速：记忆写入与查询全面加速

此次版本引入异步处理机制与调度系统，推动记忆添加与检索正式进入“毫秒级”时代。

MemOS 借助 MemReader 组件提升对记忆内容的理解能力。旧版本中，ADD 接口需耗时数秒完成整个流程。

新版本采用先快速切分并入库原始记忆，在几百毫秒内返回成功状态，实现用户“即添即用”。后续由 MemSchedule 模块异步执行完整的 MemReader 处理流程，达成无感知的精细化处理体验。

四、检索增强：上下文理解更加精准

本次更新中，MemOS 构建了多层级检索增强体系，显著提升模型在长文本和复杂语境下的稳定性。

• 原文检索 ：保留原始上下文细节，防止因压缩造成语义丢失；
• 图检索（Graph Search） ：融合 BM25 与图结构召回，实现语义层面的相关性匹配；
• 混合检索（Mixture Mode） ：异步整合慢速检索结果，兼顾质量与效率——效果优于快速检索，延迟低于全量慢检。

? 在 LoCoMo 与 LongMemEval 测评中表现亮眼：

• LoCoMo 指标提升约 +1pt；
• LongMemEval 单轮任务准确率显著上升。

五、评测成绩：领跑四大权威基准测试

MemOS 在四项公开评测中均取得最优成绩，充分展现其在长程记忆保持、上下文连贯性与用户偏好建模方面的综合优势。

? 所有评测代码与数据集均已开源，详细结果已上传至 Hugging Face：

https://www./link/8f541abd9bcbb3e153cdfced9024d514

六、开源进展：调度、检索与评测体系全面升级

新增功能：

• 支持异步添加明文与偏好记忆
• Scheduler 实现模块化任务调度
• 支持 Graph/BM25 混合检索模式
• PrefEval 字段标准化输出

优化改进：

• Redis ORM 性能调优
• API 路由结构重构
• 上下文追踪能力增强

问题修复：

• 修复 PolarDB 边界异常 ( #406 / #445 )
• 统一 Milvus 接口规范与日志链路

✨ 最后的话

从“记忆更快”，到“记忆更准”，再到“更懂你”，我们的目标不再只是让模型“记住”，而是让它“理解记忆”——理解你的习惯、语气与选择倾向，打造真正个性化的长期智能体交互体验。

? 立即体验云平台

前往 MemOS 云端服务，感受毫秒级记忆响应与偏好召回的强大能力。

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? https://www./link/019876c43e8893dbb2d1cbbac77eb59b

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关于 MemOS

MemOS 致力于为 AGI 构建统一的记忆管理中枢，赋予智能系统类脑式的长期与短期记忆能力，具备灵活性、可迁移性与共享性。

作为首个提出“记忆张量”与“记忆调度”架构的 AI 记忆操作系统，MemOS 正在重新定义模型记忆资源的全生命周期管理，为下一代智能系统提供高效、可扩展的记忆基础设施。

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