跨应用、跨模型的通用个人记忆层 · Memory for Agents

让 AI 记得 完整的你

镜我把聊天、会议、邮件、文档、代码仓库和 AI 对话组织成一层可追溯的个人记忆。你正在使用的 Agent 因此能读懂来路、当前状态和原始证据,而不是只看到眼前这一段对话。

工程仓库历史读懂主线与废弃方案
项目推进带回进展、阻塞与下一步
写作沟通沿用确认过的事实与口径
会前准备找齐人物、议题和未决项
为什么需要记忆系统

模型越来越强,
长期工作仍然缺少一层持续记忆

看不见
重要背景散在不同应用、不同会话和不同文件里,当前模型没有完整入口。
信息存在,但不在这次任务的上下文里
分不清
旧方案、新决定和临时讨论同时出现;只有时间与替代关系才能还原当前状态。
找到材料,不等于理解什么仍然有效
接不上
Agent、模型或合作者一换,项目主线、人物关系和验证断点就要重新口述。
能力足够,交接成本却没有消失
问题不在于模型还不够聪明,而在于长期工作的状态没有独立于单次对话保存、更新并交给下一位执行者。
记忆系统怎样工作 · Context pipeline

不是把全部历史塞进 prompt,
而是还原这项工作的当前状态

Connect

接入真实资料

聊天、会议、邮件、文档、浏览器记录和代码历史保持原有出处,不要求你先整理成一套新知识库。

Organize

组织事实与关系

人物、事件、决定、证据和时间被组织成可查询的记忆,同时保留它们来自哪里、彼此如何关联。

Update

维护事实状态

仍有效、已替代、已否决和等待验证被明确区分。过去用于解释来路,不会自动覆盖今天的结论。

Deliver

交付必要上下文

当前 Agent 只拿到完成这项任务需要的事实、约束和证据;信息不足时明确指出缺口。

THE POINT

记忆系统的职责不是“保存得更多”,而是让正确的历史在正确的任务中发挥作用。

为什么是镜我 · Verified difference

记忆系统是否有效,
要看它能否从噪声里给出正确答案

Public benchmark
47.9%
ATM-Bench-Hard · QS
44.7%Recall@10
最高Memory-System table
QS 衡量最终答题质量,Recall@10 衡量检索能否找回关键证据。两项结果分别回答“答得对不对”和“找得到找不到”。
查看实时榜单 ↗
01

接住真实世界的杂散输入

聊天、邮件、会议、文档、浏览器、AI 对话和代码历史并不会先变成干净知识库;镜我从噪声、指代和碎片开始处理。

02

把“发生过”与“仍有效”分开

保留决定的时间、否决和替代关系。旧材料可以解释来路,但不会自动支配今天的任务。

03

让每个结论回到原始证据

关键事实带着消息、会议、提交、文档和时间;证据不足时允许不知道,不用流畅措辞掩盖缺口。

04

把同一层记忆交给任意 Agent

它不是某个模型里的偏好列表,而是由用户控制、可跨应用调用的通用个人记忆层。

Same-LLM reruns · DeepSeek-V4-flash

最终 47.9%,
同档复跑领先 2.9–3.9 倍。

四项使用相同的 memory/answer 模型与评审口径;基线数据为社区复跑。

Memexa47.9%
A-Mem16.7%
MemPalace13.6%
HippoRAG212.3%
Matched quality · Cost

几乎同样的 QS,
首轮就少花 $35.90

Memexa 47.85% 对比标准 Codex 框架搭配 GPT-5.5 xhigh 的 48.10%,仅差 0.25 个百分点。

方案Hard QS整轮成本
Memexa47.9%$3.84
Codex · GPT-5.5 xhigh48.1%$39.74
首轮低 90.3% · 10.3× 成本优势$3.84 已包含 11,034 项记忆的一次性构建 $3.80,以及 31 题查询约 $0.04;记忆复用后无需重复构建。
数据来自 ATM-Bench-Hard Live Leaderboard:Memexa QS 47.85%、Recall@10 44.67%,页面按一位小数展示。竞品条形图采用 DeepSeek-V4-flash 同模型、同评审的社区复跑;成本对照使用 gpt-5-mini judge,另行交叉复核显示 judge 差异不改变同质量结论。官方榜单仍以 * 标注评审差异,Recall@10 使用固定 Qwen3-VL-2B captions。
一个完整案例 · 从复杂记录到当前答案

十几条互相矛盾的记录,
最后只留下今天能执行的版本

先看一项已经推进数周的客户试点。镜我不是把聊天缩短一点,而是从对话、会议与文档版本中找出冲突、替代和未决项,再生成可以直接交给下一位执行者的当前状态。

案例人物与材料均为虚构示例。

记忆处理项目推进
你只需要问

“请给新接手的同事讲清楚:这个客户试点能不能开始,下一步由谁做什么?”

01 · 原始材料对话 + 会议 + 文档
林岚 · 项目群
先按 30 人试点写,暂定7 月 15 日开始,数据走云端处理
杜文 · 回复上条
安全条款还没确认,先不要把启动写成已经确定。
林岚 · 项目群
客户只同意12 人先试,改为本地处理。前面 30 人那版作废。
会议记录
7 月 15 日不是正式启动时间;先完成安全评审,日期之后再定。
试点方案_v2.docx30 人 · 云端 · 7/15
试点方案_v4.docx12 人 · 本地 · 待评审
02 · 清洗与对齐保留替代关系
当前有效12 人试点 · 本地处理 · v46 月 21 日的新决定覆盖早期方案
已被替代30 人 · 云端 · 7 月 15 日 · v2保留来路,但不再指导今天
仍然未知正式启动日期安全评审尚无通过证据,不能猜
下一步行动韩舟周五前补安全材料评审通过后,由林岚确认启动日期
03 · 当前答案交给下一位执行者
客户试点 · 交接简报

12 人试点尚未启动

等待安全评审
当前方案本地处理,以 v4 为准
当前阻塞安全评审尚未完成
下一步韩舟周五前补安全材料
后续负责林岚在评审后确认日期
4 条当前事实4 条已替代2 个未决项7 处证据

真正的区别镜我没有把早期计划写成当前进展,也没有用流畅文字补出一个不存在的启动日期。

知道更多,不等于替你做主

记忆属于你,
行动由你决定。

Local-first

原始档案留在本机

聊天数据库、录音和文档不需要搬进一个新的云端账号,长期记忆仍由你自己保存。

Minimum context

当前任务只取必要部分

调用外部模型时,只提供完成这项工作需要的片段,而不是交出整份个人历史。

Traceable

关键事实可以回到原文

日期、决定和项目状态都带着出处;遇到矛盾时,可以看到它为什么这样判断。

Human approval

生成与对外行动分开

整理资料、生成初稿可以自动完成;发送消息、提交内容或修改外部系统前,由你确认。

开发者接入 · MCP / API / Local service

接入现有 Agent,
不必迁移工作方式。

Memexa 通过 MCP、API 和本地服务连接 Codex、Claude Code 及其他 Agent。模型负责推理,记忆层负责提供经过筛选、可以追溯的个人上下文。

语义检索用于理解问题,原始搜索用于核对精确事实,卡片详情用于查看完整证据。
更换模型时不需要重建个人背景;Agent 通过稳定接口读取同一层记忆。
低置信度、证据不足和已替代状态会明确返回,前端不把它们隐藏成一次“成功”。
codex · current task
 继续这个代码仓库

找回  当前主线 / 决策沿革 / 验证断点
标记  仍有效 / 已替代 / 已否决
核对  当前源码 / 活状态 / 原始证据
继续  未完成测试 / 下一步实现

# 过去被理解,但不会被盲从
账号与方案 · Plans

从免费账号开始,
需要更多额度时再升级

账号用于验证身份、授权设备并建立加密调用通道;你的聊天、邮件、文档与长期记忆仍由本地应用保存。

免费账号
Available
免费

体验基础账号流程,查看权益状态,并为后续版本保留同一身份。

月度额度20 次
云服务密钥0 个
离线权益1 天

方案字段与当前 memexa-publish 后端一致。内测会员尚未在官网标定价格;正式开放方式以登录后的账号状态为准。

开始之前,
最常见的四个问题。

我的个人记忆会被上传到账号里吗?

不会。账号不是个人记忆的云盘,它只负责验证身份、授权设备,并为记忆处理建立受认证的加密通道。聊天数据库、录音、文档与长期记忆仍保存在本地;只有当你主动调用云端能力时,当前任务需要的最小片段才会通过加密连接处理,登录或注册不会触发整库上传。

镜我和单个 AI 产品里的“记忆”有什么区别?

单个 AI 产品通常只能使用自己会话里的历史与偏好:要么换一个产品就丢失背景,要么反复把大量历史塞进长上下文。后者不仅增加 token 与模型调用成本,也会让无关材料和过时决定稀释关键证据,任务质量反而下降。镜我不仅跨应用、跨模型,更通过独有的杂散信息处理技术,从聊天、会议、邮件、文档和代码历史的噪声、指代、冲突与过时决定中恢复当前有效事实,只把这次任务需要的最小证据交给 Agent。因此更换模型不必重建背景,在相近任务质量下显著降低成本,也减少噪声造成的误判。

为什么不把全部历史直接塞进长上下文?

全部塞入会增加成本,也会把过时决定与无关材料一起带进任务。镜我先判断相关性与有效状态,再交付必要证据。

镜我只适合页面里的四类工作吗?

不是。工程仓库历史、项目推进、写作沟通和会前准备只是四个代表性入口;客户跟进、研究复盘、内容创作和个人事务整理也可以使用同一层记忆。只要工作依赖过去的事实、决定和材料,支持 MCP 或 API 的 Agent 就能在授权范围内调用它们。

进入你的记忆空间

下一件工作,不必再从头解释自己

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