💎 為什麼人工智能無法記住？— Unibase 解決“無記憶”難題 如今，人工智能代理（Agent）備受關注。 但當你真正使用它們時，卻會遇到類似的難題：“為什麼它這麼快就忘記了？” 大多數人工智能都很智能，但核心問題在於它們缺乏記憶。 ✅1) 人工智能無法“記住”的真正原因 這並非因為人工智能模型本身愚蠢，而是因為它們的架構設計如此。 🟢基於會話：如果對話中斷，上下文就會消失。 🟢無狀態代理：就像重新開始一樣。 🟢依賴集中式數據庫：即使積累了記憶，最終也只能與特定的服務器/服務綁定。 🟢數據所有權/隱私問題：問題依然存在：“誰擁有我的對話/操作數據？” 🟢缺乏協作：多個代理需要“共享內存”才能協同工作，但這行不通。 最終，許多框架將它們稱為“代理”，但實際上， 它們往往只是更高級的無記憶自動響應機器人。 ✅2) 僅靠連接是不夠的：這是 MCP/A2A 未能解決的漏洞。 這就引出了協議的問題。“如果代理之間可以相互連接，豈不是更好？” 但連接並不等同於協作。 🔴MCP（模型上下文協議） 🟢為 LLM 創建了一個訪問外部數據/工具的標準接口。 🟢優點：易於集成，擴展庫不斷增長。 🟢侷限性：本質上以 LLM 為中心，因此代理之間的協作能力較弱。 🔴A2A（Agent2Agent 協議） 🟢一個允許代理之間交換消息的代理通信框架。 🟢優點：消息結構清晰，便於協作設計。 🟢缺點：與外部工具/系統的連接層較弱，且應用範圍仍然有限。 兩者都很有價值。 但一個常見的問題仍然存在： “對話是可能的，但這種協作是‘持久的’嗎？” “信任/權威/身份/記憶在哪裡得到保證？” 這裡，“無記憶”問題再次出現。 ✅3) Unibase 將“記憶”作為其基礎設施——Membase Unibase 的核心理念是： “讓代理擁有記憶，並且是鏈上/去中心化的。” 這就是 Membase 的由來。 您可以將其視為構建在 BNBChain 之上的高性能去中心化 AI 記憶層。 Membase之所以重要，並非因為它提供了“記事本功能”， 而是因為它改變了智能體世界的根本前提。 🟢長期記憶：長期記憶存儲 🟢鏈上身份：身份信息保留在鏈上 🟢跨智能體互操作性：基於記憶與其他智能體/框架進行協作 換句話說，它不再僅僅存儲“做了什麼”， 而是朝著記錄誰做了什麼、擁有什麼權限以及在什麼情況下做了什麼的結構發展。 ✅4) 為什麼“記憶”必須去中心化⚡ 將其存儲在中心化數據庫中很方便。但最終…… 🟢數據主權：如果有人刪除了數據，一切就結束了。 🟢隱私：如果有人打開了數據，一切就結束了。 🟢互操作性：如果您切換服務，您的記憶也會丟失。 🟢協作：其他代理沒有理由信任和使用它。 Membase 旨在通過引入零知識證明 (ZKP) 等機制，在不洩露數據內容的情況下驗證數據的真實性和完整性。 其設計目標是將“擁有記憶”與“可靠的記憶”相結合。 此外，Membase 還宣佈，它將通過開放標準/協議支持各種生態系統（例如 AI16z、Virtual、Swarms）中的代理。 這使得“我的代理的記憶”可以遷移和共享，而無需綁定到特定應用程序。 ✅5) 如果它甚至有 AIP 呢？“連接 + 記憶 + 權限”作為一個集合 Unibase 不僅僅提供記憶；它還在推廣代理互操作性協議 (AIP)。 AIP 的意義不僅僅在於“代理之間相互通信”。它包括： 🟢工作流（協作流程）設計 🟢工具共享/編排 🟢基於簽名的授權/認證 🟢基於DID/ZKP的信任層 🟢包含外部API/數據源的集成 換句話說，如果MCP是“LLM ↔️外部工具”， 而A2A是“代理 ↔️代理”， 那麼AIP似乎旨在實現“代理協作的全棧”。 而要使這種協作有效，內存（Membase）必須是底層基礎。 這種組合體現了Unibase“開放代理互聯網”的願景。 ✅6) 這並非空談；集成示例已經出現。 接下來，事情變得更加現實。 🟢Virtuals的GAME框架集成了Membase → 超過17000個代理擴展為“記憶、適應和進化”。 🟢Membase 集成到 ElizaOS 生態系統 → Eliza 代理可確保長期記憶、鏈上身份和跨代理互操作性。 此次集成意義重大。 這不僅僅是“Unibase 好用”的證明，更是證明了記憶層在許多領域都必不可少。 參考文獻 1 | 參考文獻 2 | 參考文獻 3 | 參考文獻 4 💬 評論 沒有記憶的代理最終會陷入“聰明但行動遲緩”的陷阱。 隨著市場的發展，關注點可能會從模型性能轉向記憶/身份/權限。 Unibase 將此視為基礎設施，而非一項“功能”，我個人認為這非常坦誠。 🔴Unibase 官方鏈接 網站 | Twitter | Telegram #Unibase #Storyteller #Dispread