當AI仍受困于“聊完就忘”的記憶難題，重復提問成為交互中難以擺脫的低效循環；當不同智能設備間的記憶割裂，玩具、家電、音箱各存“碎片化記憶”，導致用戶不得不在不同設備間反復配置、重復表達。用戶要的不是“更多功能”，而是“一次設定，處處懂我”。

涂鴉智能深入千萬家庭場景，思考用戶切實體驗，推出AI記憶系統OmniMem，重構AI記憶邏輯，融合短記憶高效總結與長記憶多維留存，既破解“健忘癥”痛點，更打通跨設備記憶壁壘，讓智能交互邁入“持續進化、全域貫通”的新時代！

OmniMem技術架構介紹

OmniMem采用“輸入-預處理-加工-管理-存儲”的全流程架構，實現記憶的精準采集、高效處理與存儲。

輸入數據經“清洗-敏感過濾-干擾過濾”流程，剔除無效信息、規避隱私風險后，分雙路徑加工：短記憶通過“語義提取+總結壓縮”形成輕量化對話總結，長記憶則在實體抽取后同步完成關系關聯、標準轉寫與情緒/權重打標。

完成加工的信息進入動態管理層，以“實時更新+定期衰減”維護記憶有效性，并分類存入對應記憶單元。

智能體記憶，1 步開啟

在涂鴉AI開發者平臺的智能體開發中，只需一鍵開啟「歷史會話總結」與「長期記憶」功能，即可賦予AI智能體持續學習用戶畫像、事件數據以及上下文理解的能力，絲滑提升會話體驗。

開源數據對比：OmniMem的獨特優勢一目了然

相較于主流開源記憶方案，OmniMem憑借底層架構優化與算法創新，實現低延遲+高精度的效果呈現：

記憶維度更全：覆蓋短記憶+長記憶，兼顧響應速度與信息留存時效；

響應效率更高：長記憶召回延遲降至毫秒級，規避開源系統的秒級滯后痛點；

精準度更強：Pro版本記憶準確率超75%，有效解決常見的記憶混淆問題。

核心痛點攻堅：OmniMem的技術突破與持續進化

OmniMem通過針對AI記憶領域的時間處理、信息干擾、記憶割裂和動態更新等多個技術痛點進行攻堅，大幅降低了相關問題的出現概率，目前主流使用場景中已實現高效可控。

01

時間處理問題

通過一定的算法優化，解析多語種的時區偏差、模糊時間（如“last week/next month”、“國慶節”等）、時間沖突等復雜場景，確保時序信息精準留存與召回。

02

信息干擾問題

通過工程化機制，消除記憶干擾。場景上技能執行結果被記憶后，舊記憶可能會影響后續同場景回復。如用戶開空調后，AI記憶“已開至26度”，后續調溫時AI仍重復該回復。

03

多Agent記憶割裂

通過對話內容實體抽取，串聯并構建結構化的多維記憶圖譜，打破記憶碎片化局限，支持跨會話、跨場景、跨智能體的多維度關聯推理，即便信息分散在不同Agent的對話中，也能精準串聯核心邏輯。

04

動態更新機制

實現“實時增量更新+離線優化整合”雙模式，既避免更新延遲導致的響應卡頓，又能自動迭代過時記憶、過濾冗余信息，讓記憶庫始終保持“新鮮度”與“簡潔度”。

同時，OmniMem正視尚未完全解決的技術難題，持續推進體驗迭代升級：

01

記憶擬人化表達

當前AI記憶多為結構化數據的機械提取與呈現，缺乏人類記憶的情感關聯。比如無法像人類一樣結合情感強度強化關鍵記憶，也難以用生活化語言“回憶”過往交互細節，這導致記憶調用時，顯得回答很“刻意”。OmniMem計劃對記憶新增權重數據模型，可以通過提取交互中的情感傾向（如愉悅、需求迫切、偏好強烈）為記憶賦予情感權重，優化記憶自然表達引擎，讓記憶調用不再是機械信息羅列，而是更具溫度和自然感的“娓娓道來”。

02

跨設備記憶遷移適配

針對舊設備損壞更換后記憶無法繼承、聲紋識別場景下陌生人記憶歸屬混亂的問題，OmniMem計劃通過“記憶數據打包-設備身份解綁-新設備無感同步”流程，實現偏好、事件、畫像等全量記憶完整遷移，更換設備無需重復設置；同時搭建聲紋關聯記憶定向遷移機制，支持用戶手動或自動關聯陌生人使用設備產生的記憶。

03

多模態數據記憶缺失

當前OmniMem的記憶聚焦于語音文本交互數據，尚未支持圖片、視頻幀等多模態數據的記憶存儲與關聯調用——比如用戶發送的產品實拍圖、場景布置照片等視覺信息，無法被系統記憶并用于后續交互響應，導致多場景下記憶完整性不足。OmniMem正啟動多模態記憶融合項目，研發跨模態語義映射技術，實現圖片等視覺數據的特征提取與文本記憶的關聯綁定，未來將支持基于過往圖片記憶的精準響應，填補多模態記憶空白。

全場景賦能：讓AI記憶創造實際價值

OmniMem憑借“高精準、低延遲、強適配”的核心優勢，已深度適配陪伴玩具、旅游記事、個性化推薦等多元業務場景：

-陪伴玩具：賦予玩具“長期陪伴的情感記憶”。精準記住孩子的喜好（如偏愛恐龍主題、喜歡睡前故事）、成長點滴（如剛學會的新單詞、害怕的事物）與互動習慣，實現千人千面的個性化對話。

-旅游記事：留存跨時間、跨場景的持續性場景信息。精準記錄用戶在特定場景下的行為、細節與感受（如西湖各景點的拍照、購物、體驗反饋），后續可按“時間+場景+行為+細節”邏輯整合回應，確保跨時段場景服務的連貫性與信息完整性。

-個性化場景：構建動態更新的結構化用戶畫像。持續抽取用戶固定特征、長期偏好與核心需求（如不吃香菜、愛懸疑劇本殺、養1歲銀漸層“糯米”），并支持變量配置擴展，跨場景提供個性化服務（如餐廳推薦、活動安利、日常互動），無需用戶重復確認基礎信息。

AI記憶的未來選擇，從OmniMem開始

平臺只需一步配置，即可快速解鎖AI記憶的核心能力。涂鴉OmniMem以開源測試集的領先得分、低延遲表現、多維度痛點解決方案與低門檻落地體驗，成為“更懂用戶、更穩性能、更具價值”的AI記憶選擇。

同時，我們正持續推進多模態記憶融合、跨設備遷移能力優化、記憶擬人化體驗升級等，直面行業難題，通過持續技術迭代完善能力邊界，讓每一次交互都成為與用戶的情感紐帶，讓智能記憶的價值持續生長。