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title: "三层记忆架构"
created: 2026-06-19
updated: 2026-06-19
type: concept
tags: [agent-memory, memos, architecture, explicit-memory, parameter-memory, kv-cache]
sources:
  - https://mp.weixin.qq.com/s/5Wo91nzstNtCIV9chnuQmw
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# 三层记忆架构（Layered Memory Architecture）

## 定义

MemOS 提出的三层记忆协同架构：将记忆按粒度分为明文记忆、激活记忆、参数记忆三个层次，实现系统级协同，支撑 AI 从一次性推理走向长期演化。

## 三层详解

```
参数记忆（Parameter）  ← 行业 know-how 经后训练注入大模型
    ↑
激活记忆（Activation） ← KV Cache 管理，GPU 缓存层
    ↑
明文记忆（Explicit）   ← Prompt/Agent 流，自然语言层
```

### 1. 明文记忆（Explicit Memory）
- 载体：自然语言，Prompt 流或 Agent 流
- 内容：对话历史、事实信息、用户偏好
- 特点：业界主流方案（Mem0, Zep 等），实现简单但结构化程度有限

### 2. 激活记忆（Activation Memory）
- 载体：KV Cache，GPU 显存
- 内容：推理时的缓存状态
- 作用：提升缓存命中率，降低 token 消耗和延迟
- 场景：情感陪伴、游戏 NPC、消费硬件等对延迟敏感的场景

### 3. 参数记忆（Parameter Memory）
- 载体：模型权重（通过后训练注入）
- 内容：行业 know-how、领域专业知识
- 特点：最深层——行业认知能力通过训练内化为模型能力

## 为什么要三层？

业界多数框架只工作在明文记忆层（Prompt/Agent 流），但：
- 参数层增强领域认知能力（从"知道"到"理解"）
- 激活层优化运行效率和用户体验（降低 token 消耗）
- 明文层提供灵活的事实和上下文支撑

MemOS 是业界唯一一个从底层 Infra、记忆基模到上层应用进行全面增强的记忆系统。

## 参考

- [[agent-memory-system|Agent 记忆系统]]
- [[memtensor-memos-agent-memory-2026|MemOS 技术分享]]
- [[agent-memory-lifecycle|记忆生命周期]]
