摘要：今年，人工智能领域出现了智能体开始模拟人类的“睡眠”机制。这听起来很不可思议，Bilt和Letta两家公司已经将这一设想变成了运行中的系统。数百万个AI在“休息时间”会暂停任务，在后台悄悄把记忆资料重新排布。它们学会了主动“预演”和“遗忘”。在人工智能迈向自主

AI和人类一样，也需要睡觉？它是怎么睡觉的？

今年，人工智能领域出现了智能体开始模拟人类的“睡眠”机制。这听起来很不可思议，Bilt和Letta两家公司已经将这一设想变成了运行中的系统。数百万个AI在“休息时间”会暂停任务，在后台悄悄把记忆资料重新排布。它们学会了主动“预演”和“遗忘”。在人工智能迈向自主学习的过程中，“非清醒状态的重组机制”成为一个关键突破点。

2025年，Bilt宣布部署大规模AI智能体，首次引入“sleeptime compute”机制。在AI不与用户互动的空闲阶段，这些智能体会自动进入后台，运行一套专门的“睡眠计算”流程。核心思路是：对话过程中产生的大量信息，不会全部存储。于是AI将其中的内容分为两类：一类是“长期记忆”，用户的偏好、关键任务、历史行为；另一类是“快速提取区”，用来处理短期需求的信息。

Letta公司的技术团队也参与了此次测试，他们做了一个演示。在演示中，一位用户表达了这样一个偏好：“喜欢蓝色，比蓝色更喜欢红色，最喜欢灰色，讨厌绿色。” 这类语言对普通人很好理解，对AI是极度零碎的。通过“睡眠计算”，AI将这些描述整理成一个层级分明的偏好表，供未来使用。原始的对话内容被压缩为结构化数据，AI理解的效率大幅提升。

Letta采用了“主代理+睡眠代理”的架构。主代理在白天处理实时请求，睡眠代理在后台处理记忆重构，把结果写入一组“共享的memory blocks”。一旦某个“记忆块”被更新，这份信息可以同时影响成千上万个AI的行为。

Bilt工程师Andrew Fitz曾在对外采访中表示：“我们可以通过一次记忆更新，让整个系统的表现发生连锁反应。” AI个体之间的信息可以共享、同步、压缩更新，提升系统整体效率。这种架构让AI更像是“会思考”的个体，具备了“集体协作”的能力，突破了传统模型依赖输入窗口的结构性限制。

在使用AI的过程中会发现一个问题：对话过程中AI很容易“健忘”。前两轮提到的话题，转眼就被遗忘；一些指令需要反复输入才能被执行。这个问题在GPT系列中最明显。

Letta的CEO Charles Packer曾评价：“语言模型在同一个上下文里循环太久，会被污染，越跑越偏，直到不得不重置。” 这暴露了当前AI结构的短板：没有持久性记忆支撑，逻辑链条很容易断裂。

为了解决这一问题，LangChain、OpenAI、MemGPT等多个团队展开技术攻坚。LangChain尝试将“上下文工程”拆解为长期画像、短期交互、可查询数据库三层结构；MemGPT尝试将短期记忆和长期记忆分离处理，避免上下文污染。

人类在睡眠中会自然遗忘一部分信息，这是有益的。神经科学研究显示，睡眠过程中的“主动遗忘”机制，能让我们抛弃无用信息，把资源集中在关键内容上。如果没有这种机制，人类大脑会像永远塞满的硬盘，速度会下降，思维会混乱。

AI也面临类似问题。在神经网络结构中，不断叠加训练信息，很容易出现新知识覆盖旧知识，造成记忆断裂。Letta在设计“睡眠代理”机制时，已开始尝试构建“人工遗忘”模块。当用户明确要求“删除某个项目”时，AI会停止调用，还会追踪并彻底清除所有相关记录。

Charles Packer还提出，未来AI的隐私治理中，“遗忘”将是最重要的能力之一。

在欧洲，《通用数据保护条例》早已规定“被遗忘权”。AI无法管理自己的记忆，也就无法真正成为安全、可信的智能体。

Bilt和Letta的这场“睡眠实验”，正在让AI变得更像一个有记忆、有判断力的个体。这场技术革命的核心，是让AI学会怎样记、记多久、记多深，以及什么时候应该忘。

来源：内科医生小红姐一点号