Original post · AI translation
Rohan Paul@rohanpaul_ai
记忆正成为 AI 技术栈中独立的一层，与负责推理的模型分开。
@livingbrain 将 AI 模型视为可替换的引擎，而你积累的上下文则是保留下来的部分。智能体通过 MCP 或 API 接入，因此更换模型或智能体框架也不会影响记忆。
每项任务的成本最多降低 95%。端到端回答的中位耗时为 3.7 秒。
Living Brain 不会每次都把你的全部历史记录发送给模型，而是只挑选与当前问题相关的少量已存储记忆并发送给模型，因此模型处理的 token 数量大幅减少（最多减少 22.6 倍），这使每项任务的成本最多降低 95%。
ChatGPT 和 Claude 各自保存着关于你的私人记忆，彼此都无法读取对方的记忆。Living Brain 将这些记忆移入一个独立的存储空间，两个工具以及你自己的智能体都可以读写。
我们将记忆与模型解耦了。
Living Brain 是供 ChatGPT、Claude、Cursor、Codex 和你自己的智能体使用的一个持久化大脑。在其中一个工具中写入，就能在任何一个工具中检索。
在 LoCoMo 上达到 92.2%。检索耗时中位数为 464 毫秒。每个问题所需的 token 最多减少 22.6 倍。
大语言模型有参数。Living Brain 有可塑性。
Original
We decoupled memory from the model. Living Brain is one persistent brain for ChatGPT, Claude, Cursor, Codex and your own agents. Write in one, retrieve in any. 92.2% on LoCoMo. 464ms median retrieval. Up to 22.6x fewer tokens per question. LLMs have parameters. Living Brain has plasticity.
· UTC+8