MemoryLake
一个记忆护照。伴你穿梭于 ChatGPT、Claude、Qwen、OpenClaw，跨越每一个智能体、每一次会话。
AI AgentOpenClawAI Infra
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5天前发布
应用截图
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使用场景
使用场景
构建具备长期记忆能力的 AI 助手
MemoryLake 适用于打造能够持续记住用户偏好、历史对话、任务目标与使用背景的 AI 助手。相比一次性问答型产品，这类助手能够在多轮、多天甚至更长周期的交互中保持上下文连续性，减少重复输入，带来更自然、更贴近真实协作的体验。
服务与用户支持场景
在服务支持场景中，MemoryLake 可帮助 AI 系统保留用户历史问题、工单进度、处理记录与关键背景信息，让后续响应更加连贯准确，减少用户反复说明情况的成本，同时提升服务效率与满意度。
企业内部知识管理与团队协作
企业可以基于 MemoryLake 构建内部知识助手、团队 Copilot 或流程型 AI 应用，用于沉淀项目资料、会议决策、业务知识与协作流程。它让组织知识能够被持续积累、检索和复用，帮助团队提升协作效率与知识流转能力。
可以帮助用户解决的问题
AI 上下文频繁丢失
很多 AI 产品在每次会话结束后就失去上下文，导致用户需要反复补充背景。MemoryLake 通过持久化记忆能力，让关键信息能够持续保存和调用。
信息分散，难以复用
当知识散落在不同会话、工具和工作流中时，AI 很难形成稳定理解。MemoryLake 让记忆变得可沉淀、可检索、可复用，帮助应用建立更完整的长期上下文能力。
个性化不足，难以持续进化
缺少长期记忆的 AI 很难真正做到“越用越懂你”。MemoryLake 帮助 AI 在持续交互中积累理解，提供更个性化、更具场景适应性的服务体验。
开发者/推荐人
Franklin
开发者浙江省/杭州市
用户评论 (1)
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Franklin
之所以做 MemoryLake，是因为我们发现，当下很多 AI 产品虽然“会回答”，但还谈不上真正“会记住”。
它们在单次对话里表现不错，可一旦跨会话、跨工具、跨团队协作，就很容易丢失上下文，导致很多原本应该持续积累的理解被重置，AI 的实际协作价值也因此大打折扣。
MemoryLake 想解决的，正是这个问题。它不是在聊天界面外再套一层能力，也不只是一个简单的向量检索方案，而是面向 AI Agent 和 AI 原生应用设计的一层“记忆基础设施”。我们希望 AI 的记忆不再是临时的、零散的，而是能够长期沉淀、结构化管理，并在合适的时候被准确调用，让系统随着时间推移真正变得更懂用户、更懂任务，也更有连续性。
这次发布里，我们最看重的，不只是某个单点功能，而是“把记忆当作 AI 基础能力”这件事本身。我们也很希望大家关注这一点：如果 AI 真正要进入真实工作流、承担长期协作，持久记忆并不是锦上添花，而是非常关键的底层能力。