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科技人人都是产品经理·Ai学习的老章··AI 生成
我给 Hermes 装了个记忆插件，它开始自己造 Skills，MemOS 实测！
本文作者作为 Hermes 的深度用户，为了给该 AI 客户端补上长期记忆能力，引入了开源平台 MemOS。文章详细对比了 Claude Code、ChatGPT、OpenClaw 等主流产品的记忆设计哲学，并引用了 OmniMemEval 统一评测框架的数据，证明 MemOS 在 User Memory 和 Agent Memory 两个赛道均取得领先。作者在 Hermes 上实测安装了 MemOS 本地插件，展示了记忆自进化功能如何将任务沉淀为经验和技能，认为这是一套有成长感的 Agent 记忆方案。适合有工程背景、正在为 AI Agent 寻找可落地的长期记忆方案的技术读者。原文 ↗
核心观点
- ▍MemOS 是一个开源的记忆托管平台，通过记忆自进化机制，能让 AI Agent 越用越聪明，从任务沉淀为经验，最终结晶为技能。
- 01OmniMemEval 评测框架对 14 款 Memory 产品统一横评，MemOS 云服务在 User Memory 赛道的 LoCoMo 和 LongMemEval 上达到 92.34 和 93.40，为行业 SOTA。
- 02MemOS 在 Agent Memory 评测中，使用 MemOS Local Plugin 2.0 的 OpenClaw 在五项任务中拿下四项第一，平均任务完成率从 36.63% 提升到 50.87%。
- 03Hermes 安装 MemOS 插件后，SWE-Bench 成绩从 37.18% 飙升至 52.56%，提升超 15 个百分点，证明长期记忆显著增强了 Agent 的代码修复能力。
- 04MemOS 的记忆效率更高，用更少的 Context Tokens 达到更好的效果，意味着在实际生产环境中能降低调用成本和模型幻觉风险。
- 05作者在 Hermes 上实测，开启记忆自进化后，系统能自动沉淀任务、环境认知和技能，甚至生成了作者自己都没想到的 Skills。
反方 / 局限
- — 作者坦诚自己并未用透 MemOS 的所有功能，尤其团队共享记忆功能尚未尝试，更多价值需要在实际使用项目中才能逐渐感受。
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