@RookieRicardoR: MemOS 又有新进展了。 现在搞 AI Memory 的方案不少，但很多还是把聊天记录存下来这个层面，看着像有记忆，实际上就是给 markdown 加了一个语义检索。 @MemOS_dev 做记忆系统已经有一段时间了，从 1.0 一路走…

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摘要

MemOS Local Plugin 2.0 更新上线，引入“执行即学习”功能，让智能体在执行任务时将关键步骤转化为可复用、可评分的认知资产，从而实现在本地环境中持续学习和记忆。

MemOS 又有新进展了。 现在搞 AI Memory 的方案不少，但很多还是把聊天记录存下来这个层面，看着像有记忆，实际上就是给 markdown 加了一个语义检索。 @MemOS_dev 做记忆系统已经有一段时间了，从 1.0 一路走到 2.0，现在回头看其实一个共识在慢慢变清晰：下一步真正决定 Agent 好不好用的，已经不是模型参数本身了，是它能不能在你自己的本地世界里，持续学习，沉淀经验，记住反馈，复用能力。 最近 MemOS Local Plugin 2.0 正式上线后，我研究了一下它的新特性。 这次更新我觉得最值得拿来说的功能，叫“执行即学习”。 它不是只存对话，而是当 Agent 在帮你完成任务的时候，把执行过程里那些关键步骤，拆成一个个可学习的单元，再转成可评分、可归因、可复用的认知资产。 换个好理解说法就是，它不只是记得你说过什么，它记得你和 Agent，是怎么一步一步做完一个任务的。 举个我自己最近的体感，用 OpenClaw 写一个小工具，第一轮把代码风格、命名习惯、错误处理写法一条一条说清楚，来回改了三四轮才顺手。 搁以前，换个对话或者过两天再来，这些东西基本就丢了，又得从头再讲一遍，这次 2.0 用上之后，第二天起新任务，它自己就把上一轮我们磨出来的那套写法直接用上了。 下面挨个说说这次更新的新特性： https://github.com/MemTensor/MemOS/tree/main/apps/memos-local-plugin…
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缓存时间: 2026/05/21 21:40

MemOS 又有新进展了。

现在搞 AI Memory 的方案不少，但很多还是把聊天记录存下来这个层面，看着像有记忆，实际上就是给 markdown 加了一个语义检索。

@MemOS_dev 做记忆系统已经有一段时间了，从 1.0 一路走到 2.0，现在回头看其实一个共识在慢慢变清晰：下一步真正决定 Agent 好不好用的，已经不是模型参数本身了，是它能不能在你自己的本地世界里，持续学习，沉淀经验，记住反馈，复用能力。

最近 MemOS Local Plugin 2.0 正式上线后，我研究了一下它的新特性。

这次更新我觉得最值得拿来说的功能，叫“执行即学习”。

它不是只存对话，而是当 Agent 在帮你完成任务的时候，把执行过程里那些关键步骤，拆成一个个可学习的单元，再转成可评分、可归因、可复用的认知资产。

换个好理解说法就是，它不只是记得你说过什么，它记得你和 Agent，是怎么一步一步做完一个任务的。

举个我自己最近的体感，用 OpenClaw 写一个小工具，第一轮把代码风格、命名习惯、错误处理写法一条一条说清楚，来回改了三四轮才顺手。

搁以前，换个对话或者过两天再来，这些东西基本就丢了，又得从头再讲一遍，这次 2.0 用上之后，第二天起新任务，它自己就把上一轮我们磨出来的那套写法直接用上了。

下面挨个说说这次更新的新特性：

https://github.com/MemTensor/MemOS/tree/main/apps/memos-local-plugin…

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