想象一下，你跟一个 AI 助手聊了几百次，它依然叫不出你的名字，更记不得你上次的偏好，这样的“智能”体验会不会让人瞬间出戏？
这正是当下大多数无状态大模型（Stateless LLMs）的现实困境。它们在每一次对话后就像“失忆”，无法真正学习，也无法在长期交互中持续优化。于是我们看到开发者们疲于重复输入上下文，企业花费巨资堆砌向量数据库，却依然难以解决 AI 的“记忆缺陷”。
最近，GibsonAI 发布了一款全新的开源产品——Memori，号称是“面向 AI Agents 的 SQL 原生记忆引擎”。它的出现，或许会彻底改写 AI 记忆的技术版图。
1、AI 的“失忆症”：无状态的隐性成本
调研数据显示，用户在和 AI 交互时，有23%–31% 的时间都在重复输入之前已经说过的信息。这意味着什么？
- 1000 人企业：每年多出 2000 小时的无效沟通，直接成本高达400 万美元
除了效率损失，更严重的是用户体验崩塌。一个记不住你名字的助手，再强大的模型也谈不上“智能”。
无状态 LLM 的局限体现在几个方面：
- 无法从交互中学习：错误一再发生，偏好需要反复强调；
简而言之，没有记忆，AI 就像一个“永远重启的系统”，无法成长。
2、为什么 AI 需要可持久、可查询的记忆
人类的学习依赖记忆，应用系统依赖数据库。那 AI 呢？
AI 想要真正“长大”，也需要一个持久化、可查询的记忆层。
但问题在于，我们不能直接把应用数据库拿来当记忆用。传统数据库并不是为了上下文选择、相关性排序、知识回注而设计的。于是过去几年，行业才会集体押注向量数据库和 embedding 技术。
然而，这些方案造出了一个个黑箱：
本质上，这是在用复杂昂贵的工具解决一个“数据持久化”的问题。
3、Memori 的选择：SQL 才是最可靠的记忆基础
为什么 GibsonAI 要把 AI 记忆放回SQL 数据库？
原因其实很朴素：
- 久经考验：50 多年历史，跑过银行、社交、交易等关键业务；
最关键的是：SQLite已经在全球有超过40 亿次部署，运行在几乎所有手机、浏览器和操作系统中，每天处理数万亿次查询。如果连这种场景都能轻松支撑，为何 AI 记忆一定要依赖昂贵的向量数据库集群？
4、向量数据库的问题：看似高大上，实则重负担
向量数据库一度是 AI 记忆的“标配”，但在实际使用中，它的问题逐渐暴露：
- 架构复杂：往往需要向量库 + 缓存 + SQL 库，才能跑起来；
- 厂商锁定：数据被绑定在特定平台里，迁移与审计困难；
- 黑箱检索：embedding 不可读，调试难度极高；
对比来看，Memori 的 SQL-first 路径就显得格外简洁：只需要一个数据库，查询透明可读，备份直接复制文件即可。
这不仅意味着更低的成本（比向量库便宜 80%-90%），更是开发与运维层面的极大解放。
5、Memori 是如何做到的？
Memori 的核心机制可以用三个关键词概括：结构化、透明、可移植。
- 结构化提取：通过实体抽取与关系映射，把对话内容转化为结构化信息；
- 智能存取：多代理协作，将重要长期记忆提炼出来，并高效注入到短期上下文；
- SQL 查询：所有记忆操作都可通过 SQL 语句透明执行。
最让人印象深刻的是，它的启用方式：
memori.enable()
一行代码，就能让任何 LLM 拥有记忆能力。存储层完全兼容 SQLite/PostgreSQL/MySQL，用户可以完全掌握数据所有权。
6、Memori 的差异化优势
与现有方案相比，Memori 有几大亮点：
这些特性让它不仅适合个人开发者，也能在企业级场景中大规模落地。
7、落地场景与商业价值
从早期实践来看，Memori 已经在以下场景中展现出巨大潜力：
- 电商推荐：AI Agent 可记住用户的消费习惯与预算，打造智能购物体验；
在商业指标上，Memori 带来的收益也相当可观：
- 运维复杂度大幅下降（单一数据库 vs 分布式系统）。
8、技术创新与战略愿景
Memori 的三大创新点：
- 双模记忆系统：结合“工作记忆”与“自动检索”，模仿人类认知模式；
- 通用集成层：适配所有主流 LLM，无需框架专属代码；
战略层面，GibsonAI 并未追逐复杂的分布式向量解决方案，而是选择了“务实的记忆”路径：把 AI 记忆交还给最成熟、最可靠的数据库体系。
这意味着未来 AI 记忆将像应用数据一样，具备可移植性、可查询性和可管理性。
结语：记忆，才是真正的“智能灵魂”
从人类到 AI，记忆都是不可或缺的。没有记忆，智能只能停留在“即时反应”；有了记忆，才能演化出“学习与成长”。
GibsonAI 的 Memori 通过 SQL 重新定义了 AI 记忆的形态，让开发者重新拥有掌控权，也让 AI 真正具备“长期智能”的可能。
或许在不远的将来，我们习惯的 AI 助手，不仅能叫出我们的名字，还能像老朋友一样，记得每一次对话的细节
