MemOS - Plataforma de código abierto de gestión y programación de la memoria de la IA para compartir recuerdos a largo plazo

¿Qué es MemOS?

MemOS es un marco de programación y gestión de memoria de código abierto para grandes modelos de lenguaje (LLM) como MemTensor. La memoria se considera un recurso tan importante como la potencia aritmética, y a través de la unidad de memoria MemCube estandarizada, el texto plano, el estado de activación y la memoria de parámetros se gestionan de forma unificada.MemOS adopta un diseño de arquitectura de tres niveles, incluyendo la API y la capa de interfaz de aplicación, la programación de memoria y la capa de gestión, y el almacenamiento de memoria y la capa de infraestructura, que construye un bucle cerrado de gestión de memoria de enlace completo desde la interacción del usuario hasta el almacenamiento de la capa inferior. MemOS soporta el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), que permite a los modelos tener una capacidad estandarizada de "lectura/escritura de memoria externa", y cualquier Agente, IDE o modelo que soporte MCP puede acceder directamente a MemOS. MemOS optimiza la organización de las memorias de texto plano en conversaciones multirronda e introduce el mecanismo de reutilización KV Cache, que mejora significativamente el rendimiento y la coherencia de la inferencia. También optimiza el rendimiento de la interfaz para plataformas en la nube con el fin de llevar la escritura en memoria a la era de los milisegundos, mientras que la versión de código abierto introduce un mecanismo asíncrono para que las operaciones de memoria sean más ligeras y rápidas.

Características de MemOS

• Gestión unificada de la memoriaGestión unificada de la memoria de texto plano, estado de activación y parámetros mediante la encapsulación MemCube, que permite una programación flexible y la optimización del almacenamiento de memorias calientes y frías.
• Compatibilidad con el protocolo MCPCompatible con el Protocolo de Contexto de Modelo, lo que permite a los modelos, Agentes e IDEs leer y escribir memorias externas de forma estandarizada para una integración perfecta.
• Optimización del alto rendimientoOptimizar el rendimiento de la interfaz para plataformas en la nube e introducir mecanismos asíncronos para llevar la escritura en memoria a la era de los milisegundos y mejorar la eficiencia general.
• Optimización del diálogo en varias rondasMejora de la organización de la memoria en diálogos multirronda e introducción de un mecanismo de reutilización de la caché KV para mejorar significativamente el rendimiento de la inferencia y la coherencia de los diálogos.
• Diseño de arquitectura de tres niveles: Construye un bucle cerrado de gestión de memoria de enlace completo desde la interacción con el usuario hasta el almacenamiento subyacente, abarcando las interfaces de aplicación, la gestión de la programación y la infraestructura de almacenamiento.
• Amplia gama de escenarios: Adecuado para inteligencias personalizadas, investigación y gestión del conocimiento, dominios de alta fiabilidad (finanzas, derecho) y aplicaciones RAG de nivel empresarial.

Principales ventajas de MemOS

• Gestión eficiente de la memoriaA través de la encapsulación estandarizada MemCube, se puede lograr la gestión unificada y la programación flexible de diferentes tipos de memorias (texto plano, estado de activación, memorias de parámetros) para mejorar la eficiencia de utilización de los recursos de memoria.
• Compatibilidad con el protocolo MCPCompatible con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), proporciona capacidades estandarizadas de lectura/escritura de memoria externa para modelos, agentes e IDEs, permitiendo una integración sin fisuras y reduciendo el umbral de desarrollo.
• Optimización del alto rendimiento: Optimización del rendimiento de la interfaz para plataformas en la nube e introducción de mecanismos asíncronos para llevar la escritura en memoria a la era de los milisegundos, mejorando significativamente la velocidad y la eficiencia de las operaciones de memoria.
• Múltiples rondas de mejora del diálogoOptimizar la organización de las memorias en las conversaciones multirronda, introducir el mecanismo de reutilización KV Cache, mejorar drásticamente el rendimiento de las inferencias y la coherencia de las conversaciones, y mejorar la experiencia del usuario.
• Diseño de arquitectura flexibleAdopta una arquitectura de tres niveles que abarca la interfaz de aplicación, la gestión de programación de memoria y la infraestructura de almacenamiento para construir un bucle cerrado de gestión de memoria de enlace completo y adaptarse a múltiples escenarios de aplicación.

Cuál es la web oficial de MemOS

• Página web del proyecto:: https://memos.openmem.net/
• Repositorio Github:: https://github.com/MemTensor/MemOS

¿A quién va dirigido MemOS?

• Desarrolladores de IALos desarrolladores que necesiten crear sistemas eficientes de gestión de memoria para grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden implementar rápidamente la programación y optimización de memoria con MemOS.
• Equipo técnico de la empresa: Para los equipos que necesitan mejorar el rendimiento de los modelos, optimizar la experiencia de diálogo en varias rondas o crear un sistema de gestión del conocimiento en aplicaciones empresariales, MemOS puede proporcionar una solución de gestión de memoria estandarizada.
• investigador (científico)Los investigadores que trabajan en los campos de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural pueden utilizar MemOS para experimentos e investigación en optimización de modelos y gestión de memoria.
• Desarrollador corporal inteligente: A los equipos que desarrollan inteligencias o Agentes personalizados, el protocolo MCP soportado por MemOS les ayuda a integrar rápidamente memorias externas y a mejorar las capacidades de interacción de sus inteligencias.
• arquitecto de sistemas: Arquitectos responsables del diseño e implantación de sistemas de IA a gran escala, el diseño arquitectónico de tres niveles y las optimizaciones de alto rendimiento de MemOS satisfacen las necesidades de gestión de memoria de sistemas complejos.
• científico de datos: Los científicos de datos que necesitan analizar y optimizar memorias modelo pueden gestionar y utilizar mejor los recursos de memoria modelo con MemOS.