在AI技术快速发展的当下，企业服务领域正面临一个关键挑战：如何让智能系统像人类一样拥有“记忆”，从而在多轮交互中保持服务的一致性和连贯性。许多企业发现，现有的大模型虽然具备强大的语言理解能力，但在处理复杂业务场景时，常因“健忘”导致用户体验下降。例如，用户在一轮对话中明确表示对海鲜过敏，但在后续对话中，系统仍可能推荐海鲜类菜品；跨渠道服务时，用户需要重复提供相同信息，仿佛之前的对话从未发生。这些问题源于模型上下文窗口有限、多Agent间存在“记忆孤岛”，以及语义歧义在长链路服务中被放大。
针对这一痛点，全球云厂商已开始探索解决方案。亚马逊云科技在其Agentic AI基础设施实践中，专门讨论了大模型的“记忆缺陷”，并提出在Agent体系中构建独立的记忆模块，将“记忆”从附属功能升级为基础设施的核心部分。这一思路为行业提供了重要参考，国内也涌现出以记忆科学为核心构建产品和架构的团队，红熊AI便是其中之一。
红熊AI成立于2024年，专注于多模态大模型与记忆科学的融合研发，致力于为企业提供智能客服、营销自动化及AI智能体服务。12月1日，该公司正式发布开源产品“记忆熊”（Memory Bear），并将其核心框架开放至社区。该系统已接入红熊AI自研的Agent互动服务平台，并在客服、营销、教育等多个场景中落地应用。平台数据显示，单日最大AI接待量约35万次，AI自助解决率达98.4%，人工替代率达70%。接入记忆熊后，多轮对话的token消耗下降97%，大模型知识遗忘率被压至0.1%以下，业务指标显著提升。
红熊AI的技术团队在项目中发现，企业服务中的“记忆缺失”问题主要体现在三个方面：一是单模型层面的知识遗忘，早期信息在长对话中被挤出，静态知识库无法吸收用户补充的个性化信息；二是多Agent间的记忆断层，不同Agent维护独立记忆，切换时状态无法继承，导致决策冲突；三是语义歧义与行业术语的理解偏差，模型仅依赖当前轮次的模式匹配，容易给出错误回复。这些问题表明，“记忆”需要被抽象为一套独立、可控的系统能力，而非依赖模型本身的上下文窗口。
在技术评估中，记忆熊展现出显著优势。根据LOCOMO数据集测试结果，其在单跳、多跳、开放域及时序类任务中的F1、BLEU与Judge分数均优于Mem0、Zep、LangMem等主流方案，整体性能处于领先地位。目前，记忆熊已支持智能客服、营销自动化、教育辅导及企业内部知识管理等多个场景，通过跨会话、跨角色、跨渠道的统一记忆体系，确保Agent始终保持连贯理解与稳定决策。
红熊AI已将记忆熊的核心框架开源至GitHub，并上线官网MemoryBear.AI，希望与开发者共同完善记忆科学技术体系。随着Agent化应用的普及，企业对“可控记忆”和“组织记忆中枢”的需求日益增长，记忆熊这类平台有望成为AI基础设施的重要组成部分。通过将记忆能力从模型中剥离并独立优化，企业可以更高效地管理长期信息，降低大模型的推理成本，同时提升服务的连续性与准确性。这一探索不仅为AI技术提供了新的发展方向，也为企业服务领域的智能化升级奠定了基础。
