概览

将文档和会话转化为可搜索的结构化记忆，服务于 AI 应用

什么是 MemoryLake？

MemoryLake 是面向 AI 应用的记忆平台。您将文档和会话输入其中，它会自动提取结构化事实，供您的 Agent 和应用搜索与检索。可以将它理解为 AI 的长期记忆——持久化、可查询，并按”谁说了什么”进行组织。

MemoryLake 围绕三大支柱构建：

文档记忆

将文件导入项目。MemoryLake 为其建立语义搜索索引，让您的 AI 能在整个知识库中找到相关内容。

会话记忆

提交用户与助手的会话。MemoryLake 自动提取结构化事实——偏好、决策、上下文——并将其关联到正确的 Actor。

统一搜索

通过一次自然语言搜索，同时查询文档和事实。无论信息以何种方式进入系统，都能获取最相关的结果。

资源模型

MemoryLake 按清晰的层级结构组织数据：

工作空间（数据隔离边界）
  |
  +-- Actor（参与者身份——HUMAN 或 ASSISTANT）
  |     +-- Actor 事实（每用户记忆，跨项目跟随 Actor）
  |
  +-- 项目（知识容器）
        +-- 文档（导入的文件，已建立搜索索引）
        +-- 会话
        |     +-- 消息（用户与助手的交互）
        +-- 项目事实（提取的知识，作用域限定在本项目）

工作空间提供数据隔离——类似于租户。每个工作空间拥有独立的 Actor、项目和搜索索引。

Actor代表参与者。每个人类用户或 AI 助手都会获得一个 Actor 身份。关于某个 Actor 的事实会跨工作空间内所有项目跟随该 Actor。

项目是知识容器。项目中包含文档、会话以及从中提取的事实。通常为每个用例、领域或应用创建一个项目。

工作原理

1. 摄入

   您通过两个通道将数据引入项目：从文件库导入文档，或通过 API 提交会话。两个通道的数据汇入同一个项目。

2. 提取

   MemoryLake 自动处理您的内容。文档会被建立语义搜索索引。会话会被分析以提取结构化事实——例如用户偏好、既定目标、决策和上下文。

3. 搜索

   使用自然语言查询工作空间。MemoryLake 同时搜索文档内容和提取的事实，在一次响应中返回最相关的结果。

在控制台中操作

API 是一条入口，控制台是另一条。上述所有能力同样以产品界面的形式提供：

控制台上手指引

在 Playground 中带记忆对话、上传文件、查看提取结果——无需写代码。

文档管理

文件库：文件夹层级、上传、评论以及受支持的格式。

记忆

浏览、搜索、溯源，并消解提取记忆中的冲突。

工作空间与项目（控制台）

创建项目、关联文档，并在项目仪表盘中导航。

外部连接器

将 WPS、Lark、OneDrive、SharePoint 和 Dropbox 文档库挂载到您的个人文件库。

集成

基于 OAuth2 的 MCP、OpenClaw Agent 插件，以及 REST API 访问。

场景

个人 AI 记忆

一份私有记忆，供您使用的每个 AI 工具共享。

团队知识库

有治理的组织记忆，不因人员变动而流失。

面向编码 Agent 的记忆

为 OpenClaw Agent 提供自动召回、自动捕获与自动上传。

构建带记忆的应用

在您自己的产品中实现每用户长期记忆。

开始使用

快速入门

创建工作空间、提交会话并搜索记忆，仅需 5 分钟。

工作空间与项目

了解资源层级结构，以及何时使用多个工作空间与多个项目。

Actor 与记忆

了解 Actor 如何提供跨项目的每用户记忆。

记忆管道

了解会话如何转化为结构化事实，以及搜索如何统一一切。