华为 openJiuwen 社区开源 AutoGenetic Memory，让 Agent 记忆自主生长
通过分层记忆和离线加工，AutoGenetic Memory 让 AI 智能体跨会话持久记住用户，显著降低 token 消耗。
华为 openJiuwen 社区开源 AutoGenetic Memory，一种让 AI 智能体跨会话记住用户的自主生长记忆引擎。它采用分层记忆体系（L0-L3），将对话逐级抽象为结构化知识；并通过 AutoDreaming 在后台离线加工记忆，类似人类睡眠中的记忆固化。在 LoCoMo 基准上，接入后记忆准确率提升15%，token 消耗降低超60%。
正文摘录
.jpg) 当大模型应用进入深水区，决定一个 Agent 体验上限的，早已不只是“答得对不对”，而是“能不能持续记住同一个人”。 近日，华为 openJiuwen 社区 开源了专为智能体设计的 自主生长记忆引擎 AutoGenetic Memory —— 让记忆从“存下来”变成“长出来”。 它的核心思想是：在 AutoGenetic 记忆引擎里，每一条记忆都像一段「基因片段」： - AutoDreaming 与 GraphMemory 让基因片段 更准 - 分层记忆体系与 MemoryTurbo 让基因构建 更高效 - Swarm 群体记忆让记忆基因在群体间实现组织级 沉淀与共享 据了解，在公开基准 LoCoMo 测评集上，JiuwenMemory 以插件形式接入 OpenClaw，相较其原生记忆，准确率在提升 15% 的同时，记忆问答与添加环节的 Token 消耗大幅度降低超 60% 。记忆内容更精炼，每次读取的 Token 更少、模型反复确认的次数更少，质量与性能在这里是同一枚硬币的两面。 AutoGenetic Memory 把 AI 记忆从被动的信息存储，自主生长为可治理、可跨平台共享、可自我演化的核心数据资产。让 Agent 真正具备“记住用户、理解用户、服务用户”的能力。 为什么“记住用户”这么难 设想一个场景：你让 Agent 帮忙发一封项目结项邮件，对话里随口提到收件人邮箱、自己的身份、对方“爱看数据”—— 都是闲聊带出来的，没刻意叮嘱它记下。过段时间你回来，让它给同一个人发一封新项目的邮件，你自然不想把这些再说一遍。