EverMind是国内专注于AI智能体长期记忆技术研发的团队，核心产品EverOS是面向自进化智能体设计的开源记忆基础设施，突破了传统大模型128K-200K上下文窗口的容量限制，可将原本无状态的大语言模型转化为能够跨天、跨会话、跨平台留存完整交互记忆的智能体。2026年7月最新发布的Raven（渡鸦）自进化智能体依托四层仿生架构，内置10万项经过深度评测的技能库，支持动态重写自身代码实现经验内化，推动AI从被动响应工具向主动进化的数字生命形态演进，相关核心算法两篇论文双双入选ACL 2026国际顶会，多项SOTA公开测试指标均达到行业领先水平。
作为国内首个拿到NLP顶会ACL背书的开源智能体记忆底座，EverMind跳出了传统RAG仅做文本相似度检索的技术路径，用类脑分层记忆架构实现了隐式语义关联的精准捕捉，在仅消耗传统方案1/5 Token的前提下，长期任务理解准确率最高提升234.8%，全开源模块化设计让开发者无需重构现有系统，1小时即可为自有智能体接入完整的类人记忆能力，是目前落地效率最高、性价比最突出的AI长期记忆解决方案。
网站截图
EverMind已在多个高价值生产场景实现落地验证，实测表现远超同类传统方案：
接入EverMind记忆层的AI陪伴助手，可完整记住用户的生日、家人偏好、过往交流细节，跨数月对话仍能准确匹配场景给出共情响应，用户好感度提升超过60%。
记忆层自动留存企业所有内部文档、项目历史、员工沟通习惯，新入职员工提问时无需重复告知背景，智能体直接关联3年前的项目决策细节，工作交付效率提升40%。
多个AI Agent共享统一记忆池，不同分工的智能体无需重复同步任务进度，自动基于全局记忆分配子任务，跨智能体信息传递错误率降至0.2%以下。
自动整理科研人员半年内的所有实验数据、论文阅读笔记、待验证猜想，跨月启动新实验时自动召回此前失败的经验教训，避免重复试错，科研推进效率提升55%。
突破传统大模型上下文窗口上限，理论上可存储TB级别的交互历史，完全不受Token长度限制，所有历史交互信息均可按需精准召回。
通过代理层、记忆层、索引层、接口层四层协同，将交互内容切分为类脑记忆单元，通过聚类算法形成动态记忆场景，深度挖掘文本背后的隐性语义关联。
智能体可自主从任务成败中提炼经验，动态重写自身技能逻辑与代码片段，持续淘汰无效技能、生成新的组合技能，实现完全闭环的自我能力迭代。
模拟人类记忆规律自动对低价值信息做降权归档，高频高价值信息优先召回，在极低Token消耗下仍能保证记忆检索的高准确率。
所有组件完全解耦，开发者无需触及核心框架即可自由替换任意模块，支持自定义调整记忆规则、技能库、召回策略，适配不同垂直场景需求。
官方公开的LoCoMo、LongMemEval、HaluMem三大行业基准测试准确率分别达到93.05%、83.00%、93.04%，全部处于当前行业第一梯队水平。
支持API无缝接入Web、App、客户端等任意终端，同一用户的记忆数据跨设备实时同步，切换终端使用时AI完全无需用户重复介绍背景信息。
直接从GitHub仓库拉取EverOS开源代码，按照官方文档完成基础依赖配置，最低仅需8G显存即可运行轻量版记忆系统，无过高硬件门槛。
接入你正在使用的任意大模型API，自定义设置记忆召回权重、遗忘规则、Token消耗上限，快速完成适配对接。
导入垂直场景专属技能包，或者调用内置的10万项通用技能库，完成场景化个性化配置。
小范围灰度测试智能体记忆召回准确率，基于实际使用反馈微调参数，随着交互数据累积系统自动优化记忆精度，形成正向进化飞轮。
需要快速为自有Agent添加长期记忆能力的开发者，不用从零开始自研底层算法，大幅缩短研发周期。
希望在现有大模型产品基础上打造差异化记忆能力的AI厂商，快速提升产品核心竞争力。
需要搭建内部专属智能工作助理的企业技术团队，可本地部署完全掌控数据隐私，适配企业内部数据安全要求。
想要探索下一代自进化智能体产品形态的产品从业者，依托成熟记忆底座快速验证产品创意。
对AI长期记忆技术感兴趣的开源开发者，可参与社区共同贡献代码，推动技术生态发展。
研究大模型长期上下文、持续学习方向的科研人员，依托成熟底座快速开展相关技术实验。
直接复用EverMind的成熟记忆模块，无需花半年以上时间自研记忆算法，将智能体研发周期从数月压缩到数天。
可以基于EverMind快速打造具备差异化记忆能力的垂直AI工具，比如专属私教、私人助理等产品，快速抢占细分赛道。
在不替换现有大模型基座的前提下，即可大幅提升现有AI应用的用户留存率与使用时长，产品数据提升效果非常直观。
可以依托EverMind的自进化特性，探索完全不同于传统交互逻辑的AI产品形态，打造行业级现象级应用。
利用开源免费的核心能力，以极低的成本开发面向垂直小众场景的付费Agent产品，快速实现商业化变现。
可以将EverMind作为智能体开发课程的实践案例，让学员快速上手体验自进化智能体的完整开发流程，提升课程实战价值。
核心算法两篇论文入选ACL 2026国际顶会，三项核心基准测试均刷新行业纪录，技术方案经过学术界严格验证，性能远超市面上绝大多数同类方案。
相比传统RAG方案，在同等记忆召回准确率下，Token消耗量仅为传统方案的20%，大幅降低大模型调用成本，长期运行的性价比优势极其突出。
核心代码完全开源，支持完全本地化部署，所有用户数据100%留存本地，不会受到任何闭源厂商的服务限制，满足企业级数据安全合规要求。
独家支持智能体重写自身代码的进化能力，AI可以像人类一样从过往任务中总结经验教训，随着使用时长增加能力越来越强，越用越智能。
从底层重构接口调用逻辑，不仅支持人类开发者使用，更适配AI Agent自主调用的交互逻辑，是真正面向下一代AI应用设计的原生基础设施。
| 对比项 | EverMind | OpenAI Memory | 传统RAG方案 |
|---|---|---|---|
| 技术路线 | 四层仿生类脑记忆架构 | 官方闭源有限记忆扩展 | 纯文本相似度检索 |
| 长期任务准确率 | 最高93.05% | 约72% | 平均不足60% |
| Token消耗占比 | 传统方案20% | 高，额外收费 | 100%基准值 |
| 部署模式 | 全开源本地+云部署 | 仅支持闭源云端 | 支持本地部署 |
| 自进化能力 | 支持代码动态重写 | 无 | 完全不支持 |
| 数据隐私可控性 | 完全本地留存 | 数据需上传OpenAI服务器 | 可控 |
EverMind核心开源项目EverOS完全免费开放给所有开发者使用，无任何商用限制；面向企业用户提供企业级订阅服务，包含专属技术支持、定制化功能开发、SLA可用性保障、专属私有化部署方案等增值服务，按年度授权收取服务费；针对高校和非盈利科研机构可申请完全免费的企业级授权资质。
我们团队近期基于GitHub公开的EverOS开源仓库做了完整的部署实测，整个配置过程比预想的顺畅很多，按照官方文档指引只用了不到1个小时就成功把记忆模块接入到了我们自己开发的AI工作助手中。我们做了一个为期7天的长期测试，第一天对话中我们随口提到自己的女儿很喜欢机器人，正在准备8岁生日礼物，后面隔了5天完全没有相关的上下文铺垫，我们只是问AI"给我点礼物选购建议"，AI自动关联到了之前提到的女儿生日和机器人爱好，给出了非常精准的科技类儿童礼物推荐，没有出现传统RAG经常丢上下文的问题。实测下来整体Token消耗确实比我们之前用的普通RAG方案低很多，平均单轮请求成本下降了75%，使用体验远超预期。特别是最近新发布的Raven渡鸦智能体自带的自进化功能，我们让它连续完成了20个不同类型的PPT制作任务，它居然自己总结出了一套适配互联网公司汇报的模板逻辑，后续生成的PPT质量比最初的版本好了一大截，这种自己迭代优化的能力是其他同类AI工具完全做不到的。
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