Mem0 获投2400万美金，为智能体打造记忆层

摘要：当智能体成为新一代平台级机会，谁在构建底层能力？Mem0以“记忆层”为核心，拿下2400万美元融资，押注AI的长期记忆与上下文理解。这一布局，或许正在重塑智能体的基础设施。

当智能体成为新一代平台级机会，谁在构建底层能力？Mem0以“记忆层”为核心，拿下2400万美元融资，押注AI的长期记忆与上下文理解。这一布局，或许正在重塑智能体的基础设施。

在生成式AI的世界里，我们见证了语言模型能写代码、能分析合同、能生成图像，但在此之外，它们大多有一个共同的缺陷：无法记忆。

每一次对话都从零开始，模型对用户没有长期认知，也无法跨任务积累经验。

无论是企业在搭建智能客服，还是开发者在构建Agent系统，所有AI在今天都面临同一个问题：强大的计算力，却没有持久的记忆。

这就是所谓的Stateless AI（无状态AI），它能短暂理解上下文，却无法形成长期语义。

而如果我们希望 AI真正成为一个持续学习的系统，而非一次性工具，「记忆层」就是必须被补上的那一层。

没有记忆，AI 就无法个性化。

无法记住用户的偏好、历史、决策脉络，也就无法在多轮交互或跨应用场景中提供一致体验。

问题在于：让AI拥有记忆，远比想象中困难。

从工程角度看，AI的“记忆”系统不是简单地存储文本，而是需要解决三个层面的难题：

检索与相关性：当系统保存数百万条交互后，如何在毫秒级时间内检索出真正有用的信息？这对向量数据库、语义检索算法提出极高要求。一致性与冲突：用户偏好是动态变化的。新信息如何覆盖旧信息？两条互相矛盾的“记忆”如何合并？这是语义层面远比数据库复杂的逻辑问题。成本与可扩展性：真正的“长期记忆”意味着要保存并持续更新大量嵌入向量。模型每一次调用都需要访问这些上下文，而这在延迟、成本上都是极大的挑战。

这些难题的直接后果是：很多AI公司尝试自己搭建记忆系统，结果陷入工程泥潭，性能下降、延迟上升、数据混乱、更新代价高昂。

Mem0就是在这个背景下诞生的。

这是一家成立于 2024 年的美国初创公司，使命是“为AI提供生产级的记忆层”。

它的思路非常直接：让开发者不再自己造“记忆系统”，而像调用数据库一样，调用 Mem0 的记忆API。

Mem0 由来自 Supabase、GitHub、PostHog 和 Weights & Biases 的工程师团队创立。公司刚在年11月宣布完成2400万美元的融资。

自产品推出以来，Mem0 已被数千家企业和开发团队采用：

API调用量在2025年第三季度达到1.86亿次；在 GitHub 上获得41,000 颗星，Python 包下载量超过1400 万次。AWS 甚至在其新发布的 Agent SDK 中将 Mem0 选为官方记忆提供商。

从一个开源组件到被选入大厂生态，Mem0 已经成为AI 记忆层的事实标准之一。

Mem0 的底层架构其实是在解决“如何让AI像人一样记得有用的事”。

它的技术框架包括三层：

语义抽取层（Extraction）：从用户与AI的对话、任务执行或文件中提取“可被记忆的事实或偏好”，并进行语义结构化。记忆管理层（Memory Store）：系统为每条记忆打上时间戳、置信度、衰减权重。当新信息出现时，算法会自动更新或合并旧记忆，防止“知识冲突”与“数据腐化”。智能检索层（Retrieval Engine）：在AI被调用时，Mem0 不仅提供向量检索结果，还根据上下文语义动态挑选“最相关的记忆”。这让AI能在毫秒级调用中获得更贴近真实语境的背景信息。