文章探讨了当前大模型普遍存在的问题：反应迅速但缺乏记忆和状态累积。介绍了提示词工程和上下文工程的局限性，并提出了MemOS大模型记忆操作系统。MemOS通过分层管理和调度记忆，实现记忆提取、组织、可演化和可转移，让AI更懂用户。文章还介绍了MemOS的技术架构和核心创新，强调其在构建可共享、可迁移、可学习的AI记忆生态中的重要性。MemOS的出现标志着大模型从静态对话迈向动态认知的关键转折，是让大模型具备成长性和适应性的技术基础。

你说：“帮我列下今天的会议日程。”

它迅速回复：“9 点产品部，11 点市场部，下午 2 点财务汇报。”——完美。

你接着说：“那顺便把上次年会的讨论要点也整理一下吧。”

它却停顿了片刻，回复道：“很抱歉，我找不到相关记录。”

这是当下所有大模型的共性问题：反应迅速，却没有记忆；任务执行高效，却无法延续认知。

每次对话都像“第一次见你”，每轮任务都要从头讲起，它可以生成内容，却无法积累状态，也无法进行模型迭代和学习；可以理解你这一次，却无法记住你每一次。

我们需要的，不只是会说话的模型，而是能“记得住、学得进、变得更懂你”的模型。

这，正是 MemOS（大模型记忆操作系统）想要带来的根本改变。

01｜ 提示词工程：大模型的原始操作方式

在 GPT-3 开始火起来的时候，“提示词工程（Prompt Engineering）”成了显学。

**什么叫提示词工程？**简单说，就是用人类设计的自然语言“引导”模型做事：

• “你是一名律师，请帮我写一份合同”
• “请总结这段文本的核心观点”
• “根据下面的聊天内容生成一个回复”

这种方法的确打开了大模型的基本应用能力，但也存在明显问题：

每次交互都像“第一次见你”。没有记忆、没有状态、没有积累，重复一遍又一遍的撰写相似的输入。

02｜ 上下文工程：窗口内的聪明，窗口外的健忘

近期，Karpathy 大神的一个 Post 带火了 Context Engineering。

为了让模型“看起来更聪明”，我们进入了 Context Engineering（上下文工程）的时代。

这一阶段的重点，不再只是写好一条 prompt，而是通过系统性设计，让大模型在任务执行中拥有更完整的背景感知能力。

常见的上下文工程策略包括：

• 拼接历史对话：将近期交互内容拼入上下文，保持会话连贯；
• 系统指令前置与结构统一：通过“系统提示 + 用户输入 + 输出模板”格式化组织，明确行为规则；
• 引入链式推理与任务分层：通过 step-by-step 提示、子任务拆解等方式，提升模型的任务完成能力；
• 使用检索增强生成（RAG）：引入动态文档/知识检索模块，扩展信息边界；
• 调用外部工具/API：通过函数调用、插件等方式补齐感知和执行力；
• 上下文压缩与剪枝：在 token 受限的前提下，筛选高价值内容、避免信息冗余。

这些实践在一定程度上提升了模型的对话连贯性与多轮任务能力，但仍存在较大瓶颈，包括：

• 信息碎片化，管理无法精细：上下文工程没有机制区分什么信息该记、什么时候记、记到哪，怎么注入到合适的位置，任务越复杂越容易混乱。
• 信息留不住，状态无法累积：上下文工程只能在临时窗口中拼接历史内容，模型“每次见你都像第一次”，对任务背景、用户偏好，缺乏良好的状态记忆。
• 信息用不好，经验无法迭代：模型没有反思与动态对齐能力，只是任务执行器，无法从失败或历史中吸取经验，来帮助模型进行迭代。

因此，上下文工程是模型增强的中期过渡技术，下一阶段的关键是：引入可调度、可学习的记忆机制——这正是 MemOS 的核心使命。

03｜MemOS：让大模型“记住你”的记忆操作系统

如果说 Prompt 是大模型的“原始命令”，Context 是它的“临时记忆”，

那 MemOS 就是它的 长期记忆系统，是真正让 AI 拥有“自我状态”的基础。

MemOS 的基本思路是对记忆进行分层管理和调度，是忆立方记忆分层大模型的落地演进。

MemOS 提供什么？

• 记忆提取与组织：自动抽取你在交互关键信息，以图结构组织记忆，支持跨轮关联
• 记忆分层建模与调度：对不同类型的记忆进行分层管理与调度，实现灵活预测
• 记忆可演化：根据历史的记忆进行反思，强化模型特定能力，提升模型性能
• 记忆可转移：不同模型间共享记忆，让“小助手”也有“大脑袋”

04｜ 用 MemOS，让 AI 更懂你!

我们相信，大模型的未来不是一个“回答器”，而是一个“认知器”。

而没有持续性认知记忆的模型，都只是一次次“短暂的聪明”。

当你用 MemOS 去加载一个 AI 助理，它将能够：

✅ 记住你过去交代的长期目标

✅ 持续追踪任务状态与执行反馈

✅ 明确你在不同身份下的角色偏好

✅ 在你开口之前，预判你想做什么

05｜MemOS-Preview 版本已经开源，上线 3 天 1000+ Star，600+ 用户群

在大模型逐渐走向多轮任务与智能体时代时，MemOS 提出了一个核心命题：

大模型，不应只拥有语言能力，还应拥有可调度且可进化的记忆能力。

MemOS 是一套面向大模型记忆管理的开源框架，Preview 版本已经完成核心模块原型构建，包括：

• 记忆提取（Memory Extraction）：自动从多轮对话中识别出任务目标、事件、偏好等关键信息
• 记忆组织（Memory Structuring）：将提取的信息按图结构或层次树组织，支持跨轮链接
• 记忆检索（Memory Query）：支持通过关键词、语义标签、时间索引等方式调用历史记忆片段
• 记忆调度（Memory Scheduling）:根据用户的对话历史、偏好，将最合适的记忆放到最合适的位置

MemOS 通过标准化的 MemCube 记忆单元，将明文、激活状态和参数记忆统一在同一个框架里进行调度、融合、归档和权限管理。简单来说，模型不再只是“看完即忘”，而是拥有了持续进化和自我更新的能力。在行业看来，这种面向 AI 长期记忆的操作系统思路，或许会重塑智能系统的应用边界——让大模型真正从“静态生成器”，变成可以陪伴用户长期成长的“数字同事”和“数字助理”。

系统架构和核心创新

在技术架构上，MemOS 参考了传统操作系统的分层理念，同时**融合了忆立方（Memory³）大模型在“记忆分层管理”方面的关键技术。**系统整体划分为三大核心层次：**接口与应用层、记忆调度控制层，以及存储与基础设施层，**构建起从前端调用到底层持久化的一体化记忆管理框架。

在接口与应用层，MemOS 提供了统一、易扩展的 Memory API，开发者可通过标准接口便捷地进行记忆的新增、修改、删除、调用等操作。配合上下文工程，MemOS 让模型能够更轻松地接入多轮会话记忆、跨任务状态追踪与用户偏好持久化管理等能力，显著提升大模型在复杂交互中的个性化与持续性表现。

在记忆调度与管理层，MemOS 引入了一种全新的调度机制 —— 记忆调度（Memory Scheduling）范式。该机制支持基于上下文的“下一场景预测”（Next-Scene Prediction），可以在模型尚未发起调用之前，提前加载可能需要的记忆内容，从而显著降低响应延迟、优化推理效率。

图 1. 记忆调度的核心思路

如上图 1 所示，MemOS 能够在不同轮次（Round）、会话（Session）甚至多智能体（Agent）协同流程中，异步预测和准备未来可能涉及的记忆片段。其核心机制是：在应用流程的关键节点部署触发器（Trigger），自动收集任务过程中的记忆线索与需求。所有触发器采集的信息将被统一送入调度监控队列（Monitoring Queue），由调度执行器（Scheduling Executor）进行消费处理。

调度器会根据调用频率、上下文相关性等策略，优先将高价值记忆片段提前加载到 MemCube 中的指定位置，包括模型的 KV Cache、明文缓存区或其他中间态存储区。这一设计显著提高了对关键记忆的“即取即用”能力，为模型提供了更快、更准、更持续的认知支撑。

而在记忆存储与基础设施层，MemOS 通过标准化的 MemCube 封装，将明文记忆、激活记忆和参数记忆三种形态有机整合。它支持多种持久化存储方式，包括 Graph 数据库、向量数据库等，并具备跨模型的记忆迁移与复用能力。

整体来看，MemOS 不仅在技术框架上实现了对 AI 记忆的结构化、系统化管理，也为未来构建可共享、可迁移、可学习的 AI 记忆生态奠定了基础。

🧑‍💻 欢迎加入开发者社群，一起构建 下一代面向记忆的应用研发之路~

🌐 项目官网：https://memos.openmem.net/

💻 GitHub：https://github.com/MemTensor/MemOS

06｜ 提示词工程、上下文工程、MemOS 的完整对比

尽管 Prompt Engineering 和 Context Engineering 作为大模型交互不同发展阶段的典型代表，但它们都有一个共通的局限：缺乏真正意义上的“状态感”与“个性化”。

Prompt 是一次性的指令，你说一句，它答一句；

Context 是短期的记忆拼接，它能理解当下，但无法延续过往。

而 MemOS 的出现，标志着大模型从“静态对话”迈向“动态认知”的关键转折。通过持久化的记忆抽取、结构化组织与跨轮调用，模型不再只是被动响应，而能主动理解你是谁、正在做什么、过去做过什么、未来可能需要什么。

正如人类的智能不仅来自于感知和反应，更来自于“能记得住并据此行动”，

MemOS 是让大模型具备“成长性”与“适应性”的技术基础。

因此，MemOS 所倡导的记忆系统，不是替代 Prompt 和 Context，而是与它们形成演进式协同：

• 用 Prompt 启动模型
• 用 Context 优化交互
• 用 Memory 持续积累、管理与学习

这才是下一代 AI 应用，真正走向“智能体”的必要路径。

07｜ 结语

你可以通过提示词工程（Prompt）让模型执行任务，

你也可以通过上下文工程（Context）让模型更聪明。

但只有拥有记忆（MemOS），它才真正认识你、理解你、陪伴你，并且与你一起成长。

智能始于记忆，更成于记忆！

MemOS，让 AI 不止回应，还更懂你！

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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