MemOS

Agent 记忆这件事，又往前走了一步。当记忆系统更加精细化之后，我们发现，除了让 Agent 记得准，还应该让它明白——记住了之后哪条还算数。 用户去年说自己住在北京，今年说现在住在上海；之前喜欢喝

MemOS Local Plugin 2.0 发布了！Hermes 和 OpenClaw 双 Agent 同步支持——从这一版开始，新的 Agent 都将通过本地插件同步支持，共享同一份核心。 1.0

AI Agent 领域有一个越来越清晰的共识正在形成： 真正决定 Agent 能不能从"会聊天的工具"进化成"长期持续工作的系统"的，不只是模型推理能力，也不只是工具调用能力，而是记忆能力。 没有记忆

用户跟你的 Agent 说了一句「老地方见」，系统反应特别迅速，唰地写了一条——「用户想在老地方见面」。 然后你盯着这条记录看了三秒钟。 老地方是哪？没人知道。 又或者，用户说了句「谢谢」，系统又快速

前段时间 AI 圈发生了一件大事。 先是几天内 70 万用户宣布取消 ChatGPT 订阅。 就在这个节骨眼上，Claude 上线了"记忆导入"功能——用一段提示词就能让 ChatGPT 把你的所

过去一段时间，随着 OpenClaw 的爆火，社区里也掀起了一场关于“记忆”的猛烈讨论。 有人在 X 上分享：用 OpenClaw 搭了 4 个 Agent 协作团队——Milo 负责战略，Josh

MemOS 累积调用量正式突破 2,600 万，并保持持续高速增长态势。 自 2025 年 11 月正式上线以来，MemOS 在开发者社区与企业应用场景中实现了快速落地，在 2026 年 1 月突破累

两个独立的 OpenClaw ，是否能在不进行人工复制粘贴信息的情况下，通过 MemOS OpenClaw 插件共享上下文，自动接力完成任务？ 为什么需要跨 OpenClaw 协作？ 实际使用中，你可

OpenClaw 原生架构的记忆依赖上下文历史拼接、工具调用读写本地文件，以及显式对话指令触发记忆。 这带来几个问题： 检索算法简陋： 召回不稳定、相关性弱，Agent 需要反复试错与重问，Token