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腾讯云推出“龙虾”记忆服务,准确率飙升近六成

 2026-04-03 15:59  来源:互联网  我来投稿 撤稿纠错

  一键部署OpenClaw

你一定遇到过这样的场景:明明刚和AI助手聊了半个小时的项目细节,退出会话后重新打开,它却像个失忆患者一样,连你上一轮说过什么背景信息都忘得一干二净,你又得从头把需求讲一遍。这种“聊完就忘”的体验,让无数使用AI智能体的用户深感头疼。

为了解决这一普遍困扰,腾讯云在4月3日正式推出了名为“龙虾”的记忆服务——TencentDB Agent Memory。这项服务的目标非常明确:给AI装上一个“长记性”的大脑,让智能体在面对长周期、跨会话的复杂项目时,也能保持信息的连贯性,告别“新开窗口就失忆”的尴尬。

为什么AI需要“龙虾”?

在实际使用中,OpenClaw这类AI框架处理日常对话毫无压力,但一旦遇到需要长期跟进的项目,问题就暴露出来了:AI极易出现早期设定被冲淡、新开窗口就失忆的情况,用户常常需要反复重喂背景信息,效率大打折扣。

腾讯云数据库团队自研的Agent Memory,正是为此而生。

四层渐进式记忆:从对话碎片到懂你的伙伴

Agent Memory采用了独创的四层渐进式记忆架构,犹如一个层层递进的信息加工厂:

L0原始对话层:全量保存所有的交互内容,确保原始对话信息不丢失。这是最基础的记忆原材料。

L1原子记忆层:自动从对话中提取事实性信息、用户的偏好以及关键约束条件,将杂乱无章的聊天内容转化为结构化的记忆元素。

L2场景分块层:按照不同的项目或任务场景对记忆进行聚类整理,确保AI在召回记忆时能够带着正确的上下文,不会把A项目的记忆串到B项目的对话中。

L3用户画像层:在前三层的基础上,形成稳定的用户特征画像,让AI真正了解你的习惯和偏好,成为一个越用越懂你的智能伙伴。

简单来说,这套系统让AI的“记忆力”实现了质的飞跃——从碎片化的原始对话,逐步转化为结构化的事实认知、场景化的任务理解,最终形成个性化的人物画像。

效果怎么样?准确率飙升近六成

官方评测数据给出了相当亮眼的成绩单。接入Agent Memory后,OpenClaw在PersonaMem评测集下的总回答准确率从48%大幅跃升至76.10%,较原生记忆表现提升了近59%。这意味着,有“龙虾”加持的AI,每回答四个问题,就有三个多能准确命中用户的需求,大幅减少了因“失忆”导致的重复沟通成本。

怎么用?一键开启,免费又简单

对于普通用户和开发者而言,Agent Memory的使用门槛低得令人惊喜。这项服务以插件形态无缝集成至腾讯云Lighthouse、ClawPro等产品中,支持免费一键开启。具体操作非常简单:进入控制台 → 打开OpenClaw实例 → 在“应用管理—记忆管理”中找到Agent Memory → 拨动开关启用 → 确认重启Gateway,即刻生效。

对于本地部署用户,只需在龙虾聊天窗口输入相应命令即可完成插件安装。启用后,Agent Memory与OpenClaw原生记忆核心共存互补,所有记忆数据均存储于本机,保障了数据的安全可控。

下一步:企业级Pro版即将上线

面向多用户和企业级场景,腾讯云即将推出Agent Memory Pro版服务。Pro版基于腾讯云向量数据库构建,在记忆规模持续增长后依然能保持稳定的检索性能,同时支持备份、回档、权限控制等数据治理能力,用于支撑企业级长期记忆资产的沉淀与管理。

此次“龙虾”记忆服务的发布,不仅为OpenClaw生态补齐了长期记忆能力的短板,更显著降低了AI智能体部署的记忆管理门槛。随着AI从单次任务处理向长周期、跨场景的复杂协作演进,底层记忆引擎正在成为智能体基础设施的标配。而腾讯云选择以免费插件形式开放这一能力,无疑将为整个AI应用生态注入新的活力。

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