盛大集团创始人陈天桥近年来在 AI 领域（尤其是“AI长期记忆”和“脑科学与 AI 交叉”方向）进行了深度布局。 他主张通过模拟人类大脑的记忆与认知机制，解决大语言模型（LLM）的“遗忘”和上下文受限问题，使 AI Agents 具备连贯、可进化且个性化的长期记忆。 旗舰开源项目：EverMemOS（智能记忆操作系统） EverMemOS 是由陈天桥旗下的 EverMind 团队推出的一款旗舰级开源、企业级智能记忆系统，被定位为未来 AI Agents 的“数据与记忆基础设施”。 1. 类脑级记忆生命周期（Engram-Inspired） EverMemOS 的设计灵感来源于人类大脑的记忆编码、巩固与提取机制，包含三个核心阶段： 情境痕迹形成（Episodic Trace Formation）：将实时的对话流转化为 MemCells。MemCells 是记忆的原子单元，用于捕获情境线索、事实以及有时效性的预测信号。 语义整合（Semantic Consolidation）：将分散的 MemCells 提炼并组织成更高维度的、具有主题性的语义结构 —— MemScenes。在这个过程中，系统会持续自动演化并更新用户画像（User Profile）。 重构式回忆（Reconstructive Recollection）：在 AI 需要决策时，通过 MemScene 引导的 Agent 检索机制重构上下文，帮助下游模型完成长周期的连贯推理。 2. 五层技术架构 EverMemOS 将长期记忆的读写流程分层管理： 代理层（Agentic Layer）：处理主动的记忆过程，如记忆提取、向量化、检索和重排序。 记忆层（Memory Layer）：管理核心存储和情境记忆，专注于 MemCells 的提取与生存周期管理。 检索层（Retrieval Layer）：负责多模态检索和对检索结果进行重排序，包括 BM25 + 向量检索的混合搜索以及 RRF（倒数排序融合）等。 业务层（Business Layer）：处理上层的业务逻辑与数据操作。 基础设施层（Infrastructure Layer）：兼容 MongoDB、Elasticsearch、Milvus、Redis 等主流数据库与缓存组件。 3. 性能与生态集成 Token 优化：充当智能注意力过滤器，在部分场景中可将上下文窗口的 Token 消耗降低多达 70%，同时在 LoCoMo 等长期记忆基准测试中达到了 SOTA 性能。 开源生态与插件：MCP（Model Context Protocol）支持：提供了 evermemos-mcp 插件，支持将 AI 编码助手（如 Claude Code、Cursor、Cline 等）接入 EverMemOS 记忆库。 Agent 框架集成：支持 OpenClaw 插件，使智能体能够自动捕获对话、调取历史记忆；同时支持 Live2D 虚拟角色记忆交互等应用。 GitHub 地址：