Agent 真正的护城河，正在从工具转向记忆资产

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文章摘要

2026年初，Anthropic推出的Claude Cowork标志着AI行业进入以桌面Agent为核心的新创业周期。该产品在Claude Code能力基础上整合了GUI界面，降低了普通用户的使用门槛，其成功验证了主动嵌入工作场景的Agent模式具备商业化潜力。更值得关注的是，该产品计划引入知识库实现”永久记忆”功能，将行业内长期争论的Agent Memory技术推向了实践前沿。

记忆能力已成为制约AI Agent发展的关键瓶颈。传统解决方案如扩展上下文窗口和RAG架构存在根本性缺陷：长上下文导致计算成本飙升和噪声累积，而RAG则受限于被动检索模式与实时性不足。行业逐渐认识到，独立的Memory层正在成为刚需——它需要解决三类核心约束：计算成本与性能的平衡、跨系统迁移的兼容性、以及企业级治理合规要求。记忆张量推出的MemOS系统通过参数化记忆、激活记忆和明文记忆的三层架构，实现了记忆资源的动态调度与精细管理。

模型厂商与第三方平台正在形成两条技术路线。OpenAI、Google等巨头通过内置记忆功能强化入口优势，但导致用户被锁定在单一生态；而MemOS等中立系统则致力于构建可迁移的记忆基础设施，其推出的MindDock支持跨平台记忆同步，MemCube模块则满足组织协作中的权限管理需求。这种差异本质上是入口控制权与基础设施权的竞争。

专业场景将成为记忆系统落地的突破口。在编程、投研等领域，记忆系统能固化工作流与方法论，将Skill从临时提示词升级为可迭代的资产；在AI陪伴赛道，持续的情感记忆是实现高情商交互的基础。当前记忆管理已超越单点技术优化，演变为需要操作系统级支持的系统工程，这促使MemOS等产品采用类似虚拟内存的调度机制，通过分层存储降低运营成本。

记忆系统的本质是将离散数据转化为可治理、可演化的数字资产。随着多模态模型普及，记忆内容正从文本扩展到图像、行为日志等多维数据，这要求底层架构具备更强的抽象能力。行业共识正在形成：模型会持续更替，但记忆资产需要长期存续——这种认知推动记忆管理系统向基础设施层演进，成为支撑AI应用创新的关键底座。