一键开启涂鸦OmniMem：打通跨设备记忆壁垒，实现毫秒级高精度召回

当AI仍受困于“聊完就忘”的记忆难题，重复提问成为交互中难以摆脱的低效循环；当不同智能设备间的记忆割裂，玩具、家电、音箱各存“碎片化记忆”，导致用户不得不在不同设备间反复配置、重复表达。用户要的不是“更多功能”，而是“一次设定，处处懂我”。

 

 

涂鸦智能深入千万家庭场景，思考用户切实体验，推出AI记忆系统OmniMem，重构AI记忆逻辑，融合短记忆高效总结与长记忆多维留存，既破解“健忘症”痛点，更打通跨设备记忆壁垒，让智能交互迈入“持续进化、全域贯通”的新时代！

OmniMem技术架构介绍
 

 

OmniMem采用“输入-预处理-加工-管理-存储”的全流程架构，实现记忆的精准采集、高效处理与存储。

 

 

输入数据经“清洗-敏感过滤-干扰过滤”流程，剔除无效信息、规避隐私风险后，分双路径加工：短记忆通过“语义提取+总结压缩”形成轻量化对话总结，长记忆则在实体抽取后同步完成关系关联、标准转写与情绪/权重打标。

 

 

完成加工的信息进入动态管理层，以“实时更新+定期衰减”维护记忆有效性，并分类存入对应记忆单元。

智能体记忆，1 步开启
 

在涂鸦AI开发者平台的智能体开发中，只需一键开启「历史会话总结」与「长期记忆」功能，即可赋予AI智能体持续学习用户画像、事件数据以及上下文理解的能力，丝滑提升会话体验。

开源数据对比：OmniMem的独特优势一目了然
 

相较于主流开源记忆方案，OmniMem凭借底层架构优化与算法创新，实现低延迟+高精度的效果呈现：

 

 

记忆维度更全：覆盖短记忆+长记忆，兼顾响应速度与信息留存时效；

 

 

响应效率更高：长记忆召回延迟降至毫秒级，规避开源系统的秒级滞后痛点；

 

 

精准度更强：Pro版本记忆准确率超75%，有效解决常见的记忆混淆问题。

 

核心痛点攻坚：OmniMem的技术突破与持续进化
 

OmniMem通过针对AI记忆领域的时间处理、信息干扰、记忆割裂和动态更新等多个技术痛点进行攻坚，大幅降低了相关问题的出现概率，目前主流使用场景中已实现高效可控。

01
 

 时间处理问题

通过一定的算法优化，解析多语种的时区偏差、模糊时间（如“last week/next month”、“国庆节”等）、时间冲突等复杂场景，确保时序信息精准留存与召回。

02
 

 信息干扰问题

通过工程化机制，消除记忆干扰。场景上技能执行结果被记忆后，旧记忆可能会影响后续同场景回复。如用户开空调后，AI记忆“已开至26度”，后续调温时AI仍重复该回复。

03
 

 多Agent记忆割裂
 

 

通过对话内容实体抽取，串联并构建结构化的多维记忆图谱，打破记忆碎片化局限，支持跨会话、跨场景、跨智能体的多维度关联推理，即便信息分散在不同Agent的对话中，也能精准串联核心逻辑。

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 动态更新机制

实现“实时增量更新+离线优化整合”双模式，既避免更新延迟导致的响应卡顿，又能自动迭代过时记忆、过滤冗余信息，让记忆库始终保持“新鲜度”与“简洁度”。

 

 

同时，OmniMem正视尚未完全解决的技术难题，持续推进体验迭代升级：

01
 

 记忆拟人化表达

当前AI记忆多为结构化数据的机械提取与呈现，缺乏人类记忆的情感关联。比如无法像人类一样结合情感强度强化关键记忆，也难以用生活化语言“回忆”过往交互细节，这导致记忆调用时，显得回答很“刻意”。OmniMem计划对记忆新增权重数据模型，可以通过提取交互中的情感倾向（如愉悦、需求迫切、偏好强烈）为记忆赋予情感权重，优化记忆自然表达引擎，让记忆调用不再是机械信息罗列，而是更具温度和自然感的“娓娓道来”。

02
 

 跨设备记忆迁移适配

针对旧设备损坏更换后记忆无法继承、声纹识别场景下陌生人记忆归属混乱的问题，OmniMem计划通过“记忆数据打包-设备身份解绑-新设备无感同步”流程，实现偏好、事件、画像等全量记忆完整迁移，更换设备无需重复设置；同时搭建声纹关联记忆定向迁移机制，支持用户手动或自动关联陌生人使用设备产生的记忆。

03
 

 多模态数据记忆缺失

当前OmniMem的记忆聚焦于语音文本交互数据，尚未支持图片、视频帧等多模态数据的记忆存储与关联调用——比如用户发送的产品实拍图、场景布置照片等视觉信息，无法被系统记忆并用于后续交互响应，导致多场景下记忆完整性不足。OmniMem正启动多模态记忆融合项目，研发跨模态语义映射技术，实现图片等视觉数据的特征提取与文本记忆的关联绑定，未来将支持基于过往图片记忆的精准响应，填补多模态记忆空白。

全场景赋能：让AI记忆创造实际价值
 

OmniMem凭借“高精准、低延迟、强适配”的核心优势，已深度适配陪伴玩具、旅游记事、个性化推荐等多元业务场景：

 

 

-陪伴玩具：赋予玩具“长期陪伴的情感记忆”。精准记住孩子的喜好（如偏爱恐龙主题、喜欢睡前故事）、成长点滴（如刚学会的新单词、害怕的事物）与互动习惯，实现千人千面的个性化对话。

 

 

-旅游记事：留存跨时间、跨场景的持续性场景信息。精准记录用户在特定场景下的行为、细节与感受（如西湖各景点的拍照、购物、体验反馈），后续可按“时间+场景+行为+细节”逻辑整合回应，确保跨时段场景服务的连贯性与信息完整性。

 

 

-个性化场景：构建动态更新的结构化用户画像。持续抽取用户固定特征、长期偏好与核心需求（如不吃香菜、爱悬疑剧本杀、养1岁银渐层“糯米”），并支持变量配置扩展，跨场景提供个性化服务（如餐厅推荐、活动安利、日常互动），无需用户重复确认基础信息。

AI记忆的未来选择，从OmniMem开始
 

 

平台只需一步配置，即可快速解锁AI记忆的核心能力。涂鸦OmniMem以开源测试集的领先得分、低延迟表现、多维度痛点解决方案与低门槛落地体验，成为“更懂用户、更稳性能、更具价值”的AI记忆选择。

 

 

同时，我们正持续推进多模态记忆融合、跨设备迁移能力优化、记忆拟人化体验升级等，直面行业难题，通过持续技术迭代完善能力边界，让每一次交互都成为与用户的情感纽带，让智能记忆的价值持续生长。