memU 是由 NevaMind-AI 开发的开源 AI 伴侣记忆框架，专注于解决 AI 伴侣应用中的长期记忆和上下文管理问题。该框架通过先进的记忆管理技术，让 AI 伴侣能够真正“记住”用户的信息、偏好和历史交互，从而提供更加个性化和连贯的服务体验。memU 在 Locomo 基准测试中达到了 92% 的高准确率，同时通过优化策略将成本降低了最高 90%。
核心功能
memU 提供了多种智能检索策略，包括语义检索、混合检索和上下文检索，能够根据不同场景选择最优的检索方式。框架内置了高效的向量索引系统，能够在毫秒级别检索相关记忆。memU 支持多层次记忆管理，包括短期记忆、长期记忆和情景记忆，模拟人类的记忆机制。框架还提供了用户画像构建功能，能够自动分析和总结用户的特征和喜好。memU 还支持记忆的时间衰减和重要性加权，确保重要信息不会被遗忘。
技术特点
memU 采用了多种成本优化技术，包括智能向量压缩、分级存储和懒加载策略，大幅降低了运营成本。框架支持在线和离线两种模式，可以根据实际需求灵活部署。memU 提供了完整的 API 和 SDK，支持多种编程语言，易于集成到现有的 AI 伴侣应用中。框架采用开源架构，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。NevaMind-AI 还提供了企业级的 24/7 技术支持服务。
应用场景
memU 特别适合构建需要长期记忆的 AI 伴侣应用，如虚拟助手、教育陈导、心理咨询、个人教练等场景。在虚拟伴侣应用中，memU 能够记忆用户的生活习惯、情感状态和重要事件，提供更加真实的会话体验。在企业场景中，memU 可以用于构建智能客服系统，记忆客户的历史问题和偏好，提供个性化的服务。对于教育场景，memU 能够记录学生的学习进度和知识漏洞，提供适应性的教学内容。此外，memU 也适用于社交机器人、游戏 NPC等需要记忆能力的 AI 应用场景。