本次更新围绕"记忆系统工程化"和"Agent能力结构化"两大方向，重点推出多视角记忆系统，支持每个Agent拥有独立记忆世界。新增混合检索机制提升召回质量，并优化Token消耗控制。Skills能力升级为本地化存储，MindDock插件实现跨平台接入。记忆删除机制强化为双通道模式，调度系统完成模块化重构。文档记忆支持原文与摘要双轨检索，时间过滤精度提升至秒级

摘要： MemOS OpenClaw插件通过共享记忆池实现多智能体协作，无需人工复制粘贴。两个独立的OpenClaw（A负责创意设计，B负责执行）通过相同user_id连接MemOS，自动传递上下文。MemOS通过检索-召回机制实现记忆共享：A的产出自动存入记忆池，B调用时直接获取完整背景。测试中，B成功基于A的小猫信息推荐罐头，验证了跨会话无损协作能力。MemOS作为“外部长效记忆”，为分布式A

OpenClaw用户面临两大痛点：Token消耗过快和记忆功能不足。MemOS OpenClaw插件应运而生，通过智能记忆管理有效解决这些问题。该插件能精准检索相关记忆，避免无关历史干扰，将Token消耗控制在合理范围；同时自动记录关键信息，实现跨会话记忆保持。安装过程简单快捷，只需获取API Key并配置环境变量即可使用。插件还能可视化记忆管理，让用户查看和调整存储内容。MemOS重构了AI记忆

MemOS 最新版本升级记忆与知识管理能力，重点围绕技能化记忆（Skill）与算法工程优化展开。新增从历史对话自动生成Skill功能，将零散经验转化为可复用能力模块。多模态记忆处理引入上下文关联，图片与文本信息可协同理解。检索系统优化了去重与多样性平衡，新增记忆冲突检测模块。知识库支持更多文件类型和跨项目搜索，并兼容OpenAI协议接口调用。文档和示例全面更新校准，提升开发体验。这些升级使系统更智

在 v2.0.2 中，我们围绕「知识库问答效果」与「记忆系统内部机制」两条主线，对检索、工具记忆与事实记忆处理流程进行了进一步优化，同时补充了官方最佳实践文档，帮助开发者更快构建可落地的 MemOS 应用。作为记忆张量首次提出“记忆调度”架构的 AI 记忆操作系统，我们希望通过 MemOS 全面重构模型记忆资源的生命周期管理，为智能系统提供高效且灵活的记忆管理能力。在传统 RAG「只检索、不记忆」

11 月 27 日，记忆张量在沪举办了“Build With Memory”的产品发布会，正式发布了 MemOS 云平台，这是行业首个面向大模型记忆管理的操作系统（MemOS）框架在云端的正式落地。凭借在 40qps、100qps 压测下唯一 100% 成功率的稳定性，MemOS 率先达到了真正的“工业级”标准。同时，记忆张量在发布会上正式发布「开发者扶持计划」，MemOS 云平台将对全球用户全面

MCP 让模型具备“读写外部记忆”的标准化能力。通过它，任何支持 MCP 的 Agent、IDE 或模型都能直接访问 MemOS，像访问数据库一样操作记忆。

下一阶段，MemRL 团队将围绕“更稳的正确性、更可信的性能、更强的泛化、以及更快的工程落地”四个方向，持续推进 MemOS + MemRL 的自进化闭环，把算子能力从“能生成”升级为“可交付、可规模化”。本项目尝试引入一种基于记忆强化的自进化机制，核心是一套 MemOS + MemRL 的闭环自进化机制，我们把它落在了昇腾 CANN 算子生态上，将算子开发过程中的知识与经验，显式纳入系统结构中进

MemOS 仍然是一个在快速演进中的系统，也仍然有大量工程与设计问题等待被验证、被挑战、被改进。如果你正在构建 Agent、AI 应用，或者对“长期记忆”这一层感兴趣，欢迎继续关注、使用、甚至参与 MemOS 的演进。未来，MemOS 也将继续作为 ​AI 基础设施的一部分​，与开发者、研究者和产业伙伴一起，探索 AI 记忆系统在 Agent、行业应用与未来智能体中的真实价值。🚀 一键体验云服务

MemOS 已正式上线 扣子（coze）插件商店，现在大家可以基于扣子创建的智能体，一键启用 MemOS 的记忆能力，让你的智能体记得更好、更快、更准！