在大模型从“对话智能”走向“持续智能”的过程中记忆能力正成为 Agent 应用走向真实生产场景的关键基础设施它直接决定了 Agent 能否进化为“可信赖的智能伙伴”。一个真正可用的 Agent不仅要会理解、会推理、会调用工具更要能够记住用户、沉淀经验、复用知识并在长期交互中持续成长。如果说 基础模型能力推理、语言理解决定了 AI 的“智商”有多聪明那么长记忆能力则决定了 AI 的 “阅历” 和“情商”有多懂你、多靠谱。为此Hologres 正式发布长记忆能力提供开箱即用、全托管、高性能、可共享、可扩展的记忆服务帮助开发者和企业快速构建面向未来的 Agent 记忆系统。说明当前支持华东1杭州地域。华东2上海、华北2北京、华南1深圳地域陆续开服中。说明Hologres 长记忆服务免费公测中。公测期将于北京时间2026年8月1日10:00:00结束并开始收费。标题为什么 Agent 需要“长记忆”传统大模型的上下文窗口虽然在不断扩大但仍然无法从根本上解决以下问题用户历史无法长期保留模型对过去的交互“过目即忘”个性化能力不足无法持续积累用户偏好、角色画像和行为习惯知识无法沉淀复用每个 Agent 都像“重新开始”缺少共享记忆底座Token 成本持续攀升依赖长上下文强行“塞入历史”带来高昂推理成本企业级规模难支撑面对海量用户、海量记忆数据时性能和扩展性成为瓶颈因此行业正在从“长上下文”走向“长记忆”。相比简单堆叠上下文窗口长记忆更强调结构化沉淀、实时写入、高效检索、持续更新和跨 Agent 复用是 Agent 从 Demo 迈向生产级应用的核心能力。Hologres 发布长记忆能力为 Agent 构建可进化、可共享、可扩展的记忆底座Hologres 长记忆能力围绕 Agent 场景下的记忆存储、组织、检索、共享与演化需求打造帮助用户快速构建具备持续感知与长期学习能力的智能应用。它不仅支持记忆的实时写入和毫秒级检索还支持多种记忆体系、团队共享记忆以及与主流 Agent 生态的无缝集成为企业提供真正可落地的长记忆解决方案。Hologres 长记忆 具备以下核心特性核心特性一开箱即用快速集成Hologres 长记忆能力100%兼容开源 Mem0 框架开发者可以通过简洁 API 快速接入显著降低记忆系统的构建门槛。同时它还支持MCP可与OpenClaw、Hermes、Qoder、QoderWork等主流 Agent 应用生态无缝迁移和对接。这意味着基于 Mem0 或主流 Agent 框架开发的应用可快速平滑接入支持 MCP主流 Agent 可轻松复用同一套记忆能力无需重构现有业务逻辑缩短从验证到上线的周期开发者可以专注于 Agent 能力创新而不是把时间花在底层记忆架构搭建上对于希望快速落地 AI Agent 的企业来说这种“即插即用”的能力尤为关键。核心特性二全托管服务成本更优构建一个高可用、高性能的长记忆系统往往意味着复杂的基础设施投入包括存储和计算资源采购向量库、全文检索系统的部署与调优系统监控、运维和故障处理高并发场景下的扩容和性能保障Hologres 长记忆能力提供全托管服务用户无需关心硬件采购、系统部署、日常运维和故障恢复可以把更多精力投入到业务创新中。更重要的是Hologres 通过记忆精炼等技术帮助应用只保留真正有价值、可复用的记忆内容从而显著降低大模型推理时的 Token 消耗。这意味着企业不仅省去了基础设施成本还能有效降低模型调用成本实现总体拥有成本的进一步优化。核心特性三高性能实时记忆写入即可查Agent 与用户的交互是连续发生的记忆系统必须能够“边聊边记、记完即用”。如果写入后需要等待很长时间才能检索到就会打断交互体验造成明显割裂感。Hologres 长记忆能力支持向量实时写入、实时更新全文实时写入、实时更新记忆写入即可查这使得 Agent 可以在当前轮对话中快速利用刚刚生成或提炼出的记忆内容实现更加自然、连贯的交互体验。在检索能力上Hologres 提供毫秒级向量检索毫秒级全文检索混合检索能力借助 Hologres 在向量、全文与标量等多模态检索分析方面的能力记忆检索的性能与准确率均达到业界领先水平。无论是检索用户历史偏好、过往任务记录还是从长期知识库中召回高相关内容Hologres 都能更好支撑复杂记忆查询需求在召回准确率、时效性和分析能力上更具优势。核心特性四团队记忆组织化打造多 Agent 共享知识底座随着企业 Agent 应用从单点走向系统化越来越多场景不再是“一个 Agent 对应一份记忆”而是多个角色型 Agent、任务型 Agent 协同工作。共享记忆功能是 Agent Memory 突破单智能体记忆局限的关键。记忆档案不必专属于某一个智能体团队可以共用同一份档案让记忆从单 Agent 私有资产升级为多 Agent 可复用的知识底座更适合企业级协作与组织智能场景。Hologres 长记忆能力支持记忆共享与组织化管理可以将记忆沉淀为多 Agent 复用让记忆不再是单个智能体的“私有上下文”而是团队级、组织级的资产。通过这种方式企业可以提升多 Agent 协同效率避免知识重复建设让经验在组织内部持续积累和复用构建真正有“组织记忆”的智能系统核心特性五支持多种记忆体系不同业务场景对记忆的需求并不相同。有些信息只需要在短时间内保留有些则需要长期沉淀有些是明确的用户偏好有些则是抽象的语义知识或经验规则。Hologres 长记忆能力支持多种记忆体系包括短期记忆用于保留当前会话中的上下文和临时状态。长期记忆用于沉淀用户画像、长期偏好和历史经验。语义记忆用于组织抽象知识、概念关系和任务理解依据这使得 Agent 可以根据不同任务特点构建更符合认知逻辑的记忆机制。多种记忆体系的支持为 Agent 从“会话式响应”迈向“持续式智能”提供了更坚实的基础。核心特性六高可扩展性支撑海量记忆增长随着业务规模增长记忆数据往往会迅速膨胀用户越多个体记忆越丰富交互越频繁记忆累计越快Agent 越多共享知识规模越大如果底层架构缺乏弹性和扩展能力系统很快就会面临性能下降、成本失控甚至无法支撑业务扩张的问题。Hologres 长记忆能力基于Hologres 云原生分布式架构在向量与全文场景下均支持百亿级规模能够有效应对企业级海量记忆扩展需求。依托 Hologres 的极致弹性和高扩展性企业可以从早期试点平滑演进到大规模生产部署而无需频繁更换底层架构。如何使用Hologres长记忆Step 1新建 Hologres 长记忆服务Hologres 长记忆服务开通链接https://common-buy.aliyun.com/?commodityCodehologram_memory_public_cnregionIdcn-hangzhouStep 2获取 API-KEY 与访问地址Step 3对接 OpenClaw 或 HermesHologres长记忆服务简介https://help.aliyun.com/zh/hologres/user-guide/overview-of-hologres-long-memory-serviceOpenClaw接入Hologres长记忆服务https://help.aliyun.com/zh/hologres/user-guide/integrate-hologres-long-memory-service-with-openclawHermes Agent接入Hologres长记忆服务https://help.aliyun.com/zh/hologres/user-guide/build-long-memory-for-hermes-with-hologres-long-memory-service面向未来从长记忆走向图记忆长记忆不是终点而是下一代 Agent 认知系统的起点。未来Hologres 还将支持高性能图记忆关系记忆能力进一步增强 Agent 对实体关系、事件关联、组织结构和复杂知识网络的理解与利用能力。相比传统的文本片段记忆和语义记忆图记忆更适合表达用户与用户之间的关系用户、任务、工具、知识之间的关联事件演进链路组织内部的角色、流程和依赖关系这将帮助 Agent 从“记住内容”进一步升级到“理解关系”推动智能体系统走向更高阶的认知与协同能力。结语当大模型能力不断增强真正决定 Agent 上限的已经不只是模型本身而是其背后的记忆系统、知识底座和持续学习能力。Hologres 发布的长记忆能力正是面向这一趋势打造的生产级基础设施它以开箱即用、全托管、高性能、多记忆体系、团队共享和高扩展性为核心为企业和开发者提供了一条从原型验证到规模化落地的高效路径。无论你是在构建个人助手、企业 Copilot还是多 Agent 协同系统Hologres 长记忆能力都将帮助你的 Agent 不再“聊完即忘”而是真正拥有持续进化的长期记忆。