在AI智能体日益依赖记忆系统的时代，一种新型攻击悄然兴起：记忆投毒。A-MemGuard作为首个专为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，巧妙化解上下文依赖与自我强化错误循环的难题，让AI从被动受害者转为主动守护者，成功率高达95%以上。
Supermemory 已获得由 Susa Ventures、Browder Capital 和 SF1.vc 领投的 260 万美元种子轮融资。此轮融资还包括 Cloudflare 的 Knecht、谷歌人工智能负责人 Jeff Dean、DeepMind 产品经理 Logan Kilpatrick、Sentry 创始人 David Cramer 以及来自 OpenAI、
记忆，你有我有，LLM 不一定有，但它们正在有。
在AI客服这个看似红海的赛道里，几乎每个人都遇到过这样的尴尬：明明刚刚告诉AI你的会员账号，转个身的功夫它就不记得了。这种被称为“金鱼脑”的AI失忆现象，正是大模型在企业级应用中最大的痛点。
过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿，是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：AI 能够处理信息，却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
加利福尼亚大学圣迭戈分校博士生王禹和纽约大学教授陈溪联合推出并开源了 MIRIX，全球首个真正意义上的多模态、多智能体AI记忆系统。MIRIX团队同步上线了一款桌面端APP，可直接下载使用！
兄弟们！又发现宝藏项目了！ 刚刚在GitHub上刷到这个叫Graphiti的东西，卧槽，简直是AI智能体的记忆神器啊！
大模型有苦恼，记性太好，无法忘记旧记忆，也区分不出新记忆！基于工作记忆的认知测试显示，LLM的上下文检索存在局限。在一项人类稳定保持高正确率的简单检索任务中，模型几乎一定会混淆无效信息与正确答案。
大模型记忆管理和优化框架是当前各大厂商争相优化的热点方向，MemOS 相比现有 OpenAI 的全局记忆在大模型记忆评测集上呈现出显著的提升，平均准确性提升超过 38.97%，Tokens 的开销进一步降低 60.95%，一举登顶记忆管理的 SOTA 框架，特别是在考验框架时序建模与检索能力的时序推理任务上，提升比例更是达到了 159%，相当震撼！
最近，来自约翰・霍普金斯大学与中国人民大学的团队设计了三套实验，专门把关键线索藏在上下文之外，逼模型「凭记忆」作答，从而检验它们是否真的在脑海里保留了信息。
