💎 为什么人工智能无法记住？— Unibase 解决“无记忆”难题 如今，人工智能代理（Agent）备受关注。 但当你真正使用它们时，却会遇到类似的难题：“为什么它这么快就忘记了？” 大多数人工智能都很智能，但核心问题在于它们缺乏记忆。 ✅1) 人工智能无法“记住”的真正原因 这并非因为人工智能模型本身愚蠢，而是因为它们的架构设计如此。 🟢基于会话：如果对话中断，上下文就会消失。 🟢无状态代理：就像重新开始一样。 🟢依赖集中式数据库：即使积累了记忆，最终也只能与特定的服务器/服务绑定。 🟢数据所有权/隐私问题：问题依然存在：“谁拥有我的对话/操作数据？” 🟢缺乏协作：多个代理需要“共享内存”才能协同工作，但这行不通。 最终，许多框架将它们称为“代理”，但实际上， 它们往往只是更高级的无记忆自动响应机器人。 ✅2) 仅靠连接是不够的：这是 MCP/A2A 未能解决的漏洞。 这就引出了协议的问题。“如果代理之间可以相互连接，岂不是更好？” 但连接并不等同于协作。 🔴MCP（模型上下文协议） 🟢为 LLM 创建了一个访问外部数据/工具的标准接口。 🟢优点：易于集成，扩展库不断增长。 🟢局限性：本质上以 LLM 为中心，因此代理之间的协作能力较弱。 🔴A2A（Agent2Agent 协议） 🟢一个允许代理之间交换消息的代理通信框架。 🟢优点：消息结构清晰，便于协作设计。 🟢缺点：与外部工具/系统的连接层较弱，且应用范围仍然有限。 两者都很有价值。 但一个常见的问题仍然存在： “对话是可能的，但这种协作是‘持久的’吗？” “信任/权威/身份/记忆在哪里得到保证？” 这里，“无记忆”问题再次出现。 ✅3) Unibase 将“记忆”作为其基础设施——Membase Unibase 的核心理念是： “让代理拥有记忆，并且是链上/去中心化的。” 这就是 Membase 的由来。 您可以将其视为构建在 BNBChain 之上的高性能去中心化 AI 记忆层。 Membase之所以重要，并非因为它提供了“记事本功能”， 而是因为它改变了智能体世界的根本前提。 🟢长期记忆：长期记忆存储 🟢链上身份：身份信息保留在链上 🟢跨智能体互操作性：基于记忆与其他智能体/框架进行协作 换句话说，它不再仅仅存储“做了什么”， 而是朝着记录谁做了什么、拥有什么权限以及在什么情况下做了什么的结构发展。 ✅4) 为什么“记忆”必须去中心化⚡ 将其存储在中心化数据库中很方便。但最终…… 🟢数据主权：如果有人删除了数据，一切就结束了。 🟢隐私：如果有人打开了数据，一切就结束了。 🟢互操作性：如果您切换服务，您的记忆也会丢失。 🟢协作：其他代理没有理由信任和使用它。 Membase 旨在通过引入零知识证明 (ZKP) 等机制，在不泄露数据内容的情况下验证数据的真实性和完整性。 其设计目标是将“拥有记忆”与“可靠的记忆”相结合。 此外，Membase 还宣布，它将通过开放标准/协议支持各种生态系统（例如 AI16z、Virtual、Swarms）中的代理。 这使得“我的代理的记忆”可以迁移和共享，而无需绑定到特定应用程序。 ✅5) 如果它甚至有 AIP 呢？“连接 + 记忆 + 权限”作为一个集合 Unibase 不仅仅提供记忆；它还在推广代理互操作性协议 (AIP)。 AIP 的意义不仅仅在于“代理之间相互通信”。它包括： 🟢工作流（协作流程）设计 🟢工具共享/编排 🟢基于签名的授权/认证 🟢基于DID/ZKP的信任层 🟢包含外部API/数据源的集成 换句话说，如果MCP是“LLM ↔️外部工具”， 而A2A是“代理 ↔️代理”， 那么AIP似乎旨在实现“代理协作的全栈”。 而要使这种协作有效，内存（Membase）必须是底层基础。 这种组合体现了Unibase“开放代理互联网”的愿景。 ✅6) 这并非空谈；集成示例已经出现。 接下来，事情变得更加现实。 🟢Virtuals的GAME框架集成了Membase → 超过17000个代理扩展为“记忆、适应和进化”。 🟢Membase 集成到 ElizaOS 生态系统 → Eliza 代理可确保长期记忆、链上身份和跨代理互操作性。 此次集成意义重大。 这不仅仅是“Unibase 好用”的证明，更是证明了记忆层在许多领域都必不可少。 参考文献 1 | 参考文献 2 | 参考文献 3 | 参考文献 4 💬 评论 没有记忆的代理最终会陷入“聪明但行动迟缓”的陷阱。 随着市场的发展，关注点可能会从模型性能转向记忆/身份/权限。 Unibase 将此视为基础设施，而非一项“功能”，我个人认为这非常坦诚。 🔴Unibase 官方链接 网站 | Twitter | Telegram #Unibase #Storyteller #Dispread