随着DeepSeek横空出世以及豆包的日活突破1亿,AI已然飞入寻常百姓家,让AI将脑子里的想法落到纸面、向AI倾诉难以言说的心事,更是成为了当下许多网民的日常,曾经的“遇事不决问百度”已经逐步变成“遇事不决问豆包/千问”。相信频繁使用不同AI助手的朋友一定会有同样的烦恼,那就是不同的AI对自己的了解程度参差不齐。
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例如,ChatGPT可能是点头之交,Gemini属于萍水相逢,DeepSeek好像对自己更知根知底。造成“有的AI很懂我,有的AI不懂”的原因,其实就是AI助手的“记忆(Memory)”功能,由于市面上的AI无法共享同一份记忆,所以就让不同AI对用户的认知如同盲人摸象。
没错,App的孤岛化同样也发生在了AI产品身上。为打破藩篱,一个名为开放记忆协议(Open Memory Protocol,简称为OMP)的新标准,成为了当下AI业界追捧的对象。据悉,OMP是基于开放模型上下文协议(MCP)构建,通过创建统一的本地记忆层,实现不同AI产品间上下文信息的持久共享与无缝传递。

自从OpenAI在2025年夏季为ChatGPT引入记忆功能,让AI有了类似人类的长期记忆力,从而记住与用户对话中的信息,并能在后续的交流中根据这些记忆来为用户量身定制答案后,记忆力就成为了AI助手的标配。
彼时OpenAI在演示视频中,展示了一个基于记忆功能实现的个性化服务。一位用户结束假期后上班,向ChatGPT询问之前聊过的工作内容,ChatGPT会在历史聊天中检索相关记录,阅读并总结给用户,然后询问是否要继续此前的项目。

当AI有了记忆力,用户与AI的交互就不必每次都从头开始,通过持续的对话来了解你,并基于对你的长期了解提供真正个性化的服务。比如经常将ChatGPT作为情绪垃圾桶,那么有了记忆功能的ChatGPT就会更感性,又比如喜欢用Claude赋能工作,Claude就会在长期的对话中转向更理性的风格。
通过记忆来塑造用户专属的个性化AI助手,正是AI记忆能力的魅力所在。也让AI变成了会默默记录用户喜怒哀乐的伙伴,能接着上次没聊完的话题,并主动回避用户不喜欢的话题。从某种意义上来说,AI关于用户的记忆,反过来就成为了用户习惯于使用它的理由。
尽管AI的记忆很重要,可奈何在用户体验层面却很割裂,因为不同厂商的AI产品并没有共享同一个大脑。我们与豆包、ChatGPT、DeepSeek、谷歌的聊天记录,会分别保存在字节跳动、OpenAI、谷歌等厂商的服务器上,但它们是割裂的。偏偏我们与AI的对话反映了自己的某张面孔、某个维度,与AI每一次对话潜在的情绪、思考,都能成为构建“数字自我”的砖石。

有了OMP,当不同的AI产品共享同一份记忆后,就会让每一个AI都“认识”你。OMP的意义在于让用户有了选择的空间,从而发挥不同AI的长处。比如在软件开发场景中,Cursor的代码编写稳定性高、Windsurf长于工具调用、Claude Code擅长代码注释和文档生成,有了OMP,开发者就可以一次性串联这三个工具,实现效率层面的最优解。
此外,OMP强调“记忆属于用户”,支持本地运行,数据会存储在用户自己的设备上,无需依赖云端。无论是数据的存储位置、访问权限,还是使用方式,都由用户自己决定,以确保数据的可控性。 除非主动导出,否则用户与AI交互产生的记忆数据不会离开本地,从而避免数据在未经允许的情况下用于模型训练。
过去数年间,大模型在企业级市场的受欢迎程度远不如小尺寸模型。除了后者可以为垂类场景量身定制之外,担心内部数据泄露也是企业对大模型敬谢不敏的关键。毕竟没有哪家企业会容忍自己的机密信息被用于训练AI模型,并在未来的某一天借由AI之口公诸于众。

不难发现,无论个人还是企业,只要想用AI为生活、工作、业务赋能,OMP都是一个非常有用的工具。当然,OMP只是用户友好型产品,AI厂商大概率不希望看到它的普及。就好像当年的腾讯为了不让抖音拿到微信用户的头像、昵称等数据,不惜诉诸法律。
此前互联网厂商已经成功跑通了“用户数据资产化”,现在AI厂商也能有样学样,来一个“用户记忆资产化”。那么,一家AI厂商的核心竞争力是什么?想必关注AI行业的朋友应该会脱口而出AI模型的能力。例如月之暗面在2024年春季以百万字上下文走红,字节跳动的SeeDance 2.0在视频生成上一览众山小,就都是最好的例证。
可是随着AI行业市场竞争的加剧,AI模型能力实现SOTA(当前最高水平)早已是巨头专属,甚至开发AI模型本身都与初创团队绝缘。而从应用层面来看,技术力不再是主角,用户的体验反而更重要。这时候,用户与自家产品交互产生的记忆,就成了许多AI初创企业手中唯一的牌。

换而言之,OMP作为一个利好用户、利空厂商的协议,命运大概率是短暂的高光过后被各利益相关方默契抵制。就好像网络中立原则明明是一个利好网民的东西,可不论中国还是美国,它都已经名存实亡。
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