很多开发者都试过做语音交互的 Agent：语音识别、语音合成、再接一个大模型，就能跑起来一个能聊的 Demo。流程不复杂，效果也够炫。
但真正用起来的时候，问题很快就暴露出来了：它根本记不住东西。
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关掉窗口，所有上下文都没了；
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重复问一个问题，它还是会重复犯错；
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长时间的交互更像是一条“流水账”，没有积累，也谈不上进化。
要把这种“短期记忆的对话玩具”变成一个真正能陪伴、能成长的 Agent，缺的就是记忆层。
不久前，在硅星人 x TEN Framework 开发者 x memU 联合主办的「对话式 AI Workshop｜零帧起手捏个 Her」Workshop 专场中，AI 开源记忆框架 memU 和 TEN Framework 的核心开发者和大家一起，从框架介绍到实操指引，帮助开发者现场动手体验：在一台笔记本上也能跑起来的语音对话 + 长期记忆 AI Agent。
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MemU 提供长期记忆，让 Agent 能够持续理解和延续上下文；
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TEN Framework 负责低延时、可打断的语音对话。
为什么需要优化 Agent 记忆？
当下，应用市场正从传统架构转向 Agent-native 应用。传统应用需要前端、后端和算法共同驱动。但在 Agent-native 应用里，前端可以很轻量，核心功能也可以交给 Agent 来实现。此时，真正缺失的一环，往往是记忆层。Agent 记忆便是要从复杂数据中抽取对业务场景有价值的信息。
在对话式 AI 或 Agent 系统中，理想的记忆功能并不是简单地“保存上下文”，而是能让 Agent **不断改进、逐步进化。**实际对话中，用户与 Agent 的交互会不断产生运行日志。记忆的核心作用就是从这些日志里提炼信息，帮助 Agent 在下一次对话、任务中做得更好。
什么是 Agentic memroy + File System？
过去两年里，随着 LLM 和 Agent 技术的快速发展，业界也出现了多个记忆增强的方案。以往最常见的做法是总结用户和 Agent 的对话，再存储成一条条“备忘”，在需要时通过向量检索把相关记忆取回。但缺点也明显：检索不够精准，跨场景泛化差，效果大多停留在“能用，但不够好”的层面。
今年业界出现了新的方向——Agentic Memory。它的核心理念是：把记忆本身设计成一个独立的 Agent，而不是附属于主 Agent 的一个附加模块；同时通过多 Agent 协作，让记忆具备更细致的存储、分类、检索和推理能力。
但是单有 Agentic 的概念，还无法解决 RAG 存储与检索不够精确、信息碎片化等问题。
在 memU 的设计里，把 Agentic Memory 进一步扩展成一个**文件夹系统 File System，**从而实现记忆更加精准的效果：
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当用户和环境交互产生数据时，记忆 Agent 会主动分类和整理，把内容分门别类地存入不同“文件夹”；
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相似的记忆文件夹会自动建立关联，就像 Wikipedia 条目里的超链接一样，方便追溯和扩展；
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查询时，不只是简单匹配，而是能从主档案（profile）逐层跳转到细化的事件页面，支持更深度的记忆检索；
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基于已有记忆，系统可以生成新的推测性信息，并把这些结果也归档，以便未来调用。
换句话说，**传统记忆像一本笔记本，写下摘要然后翻找。**而 memU 的 **Agentic Memory + File System 设计更像一个带有索引和超链接的知识库 Wikipedia：**有主页面（profile），也有大量带超链接的子页面，既能快速索引，又能深入检索，还能不断扩展新的条目。
这也是 memU 的重点探索方向：为 Agent 提供的不仅仅是“上下文回溯”，而是一个可进化的记忆层，让语音 AI 逐步学会“理解、归档、联想、反思”。
如何在对话系统中使用 memU?
一个传统的 Chat System工作流主要有 3 个步骤，可以实现短期对话的记忆存储：
- 系统通常会有一个 system prompt；
- 短期记忆（short-term memory，例如最近几轮对话）会放在上下文中；
- 每一轮新的交互就是「用户 query → Agent response」的循环。
那么，长期记忆应该如何嵌入其中？
在 memU 的设计里。Static Memory 可以直接放入 system prompt。比如人与人之间刚认识时，会对对方形成一个大致的印象，这些**“核心信息”长期保留**。好处是模型在后续的对话中不需要反复重新计算这些基础内容，能保证对话的稳定性和一致性。
此外每当有新的用户 query，系统会触发一次检索，从 memU 的记忆库里找到与当前问题最相关的内容。检索方式可以有两种：
- 相似度搜索（similarity search）：通过 embedding 检索，快速找出语义上最接近的历史对话；
- 图谱式深度检索（graph-based deep research）：通过记忆之间的链接关系，进行更深入的关联与推理，拿到更准确的结果。
最终这个工作流就能保证：
- 静态信息始终保持在对话上下文中；
- 动态信息能随时按需提取。
这样 Agent 不仅能保持“对用户的长期印象”，还能在具体问题上调用过往的经验，从而让对话更连贯、更智能。
快速开始
目前，memU 特别适合被用在一些需要长期记忆的场景，比如：
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陪伴类 Agent：记住用户的习惯和心情，提供更个性化的互动；
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硬件语音助手：让设备能“记得住”家庭环境和使用偏好；
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医疗与工具场景：帮助 Agent 追踪长期任务、持续积累知识。
memU 也提供了一个开箱即用的界面，开发者可以很快地搭建起带有长期记忆的语音或是其他功能的 Agent，直接验证这些能力在自己项目中的效果。
