EverMemOS
暂无定价为 AI Agent 提供跨会话、可实效追踪与自我进化的开源长期记忆基础设施。
3 次使用
中文、English
关于此工具
EverMind 旨在解决大语言模型“每次会话重置、超长上下文丢失、传统 RAG 缺乏推理与时间感知”等痛点。通过旗下开源引擎 EverOS 与 EverCore，它为 AI Agent 注入可持续进化的非参数化记忆层，使智能体能够跨平台、跨会话准确理解上下文、追踪动态事实并实现多 Agent 协同。开发者只需通过统一 API 接入，即可快速为聊天机器人、编程助手和多模态 Agent 装上高效的长期记忆大脑。
工具截图
核心功能(4)
近乎无限的持续记忆
基于 EverMemModel 核心引擎，支持近乎无限的上下文长度，让 AI 能够跨越时空限制，精准回溯历史交互细节。
四层级仿生存储架构
受人类记忆系统启发，构建包含代理层、记忆层、索引层及 API 接口层的复杂架构，实现高效的信息处理与检索。
超越 RAG 的主动记忆处理器
不同于传统的被动检索（RAG），EverMemOS 作为记忆应用处理器，能主动将存储知识转化为逻辑推理，确保持久的理解力。
SOTA 级别的基准性能
在 LoCoMo 和 LongMemEval-S 等多项前沿基准测试中取得领先成绩，推理准确率高达 92.3% 以上。
应用场景(3)
常见问题(6)
QEverMemOS 到底是什么，能解决什么问题？
EverMemOS 是一款开源的 AI 记忆操作系统，专门解决大模型因上下文窗口限制导致的“失忆”问题。它能赋予 AI 智能体长期一致的人格和近乎无限的持续记忆能力。
QEverMemOS 怎么用，如何集成到项目中？
开发者可以直接访问 GitHub 获取 EverMemOS、EverMemBench 和 EverMemModel 的源码进行集成。普通用户则可以通过云平台“Get started for free”免费开始试用体验。
QEverMemOS 与传统的 RAG 检索有什么区别？
相比传统 RAG，EverMemOS 是一种“记忆应用处理器”，通过 EverMemModel 的 KV cache 存储记忆数据并支持端到端训练。它能实现层级化的记忆提取，而非简单的数据库检索。
QEverMemOS 适合哪些应用场景？
它非常适合构建具有长期身份认同的 AI 助手、情感伴侣以及需要处理复杂长对话的企业级应用。对于需要高精度、结构化信息处理的 AI 智能体开发尤其有效。
QEverMemOS 的性能表现如何，可靠吗？
EverMemOS 已在 LoCoMo 基准测试中达到了 92.3% 的 SOTA 级推理准确率。作为行业标准的 EverMemBench 也证明了它在处理长效对话和因果溯源任务中的卓越性能。
Q使用 EverMemOS 是否需要付费，有免费版吗？
EverMemOS 的核心组件是开源的，您可以免费在 GitHub 上获取。同时，新推出的云平台在 Beta 测试期间也提供了“免费开始”的选项，方便用户快速上手。
