在过去的版本中，MemOS 已经帮助开发者解决了大模型的长期记忆管理问题。

v2.0.1 版本里，我们聚焦开发者实际应用场景，针对五项核心功能完成升级，进一步补全了 MemOS 在跨会话场景下的记忆管理能力和对话能力。

核心功能亮点

1. 支持全量获取用户记忆；
2. 对话功能实现“记忆持久”；
3. Playground 支持手动删除过期记忆；
4. 删除记忆接口优化与反馈机制升级，提高开发者分析与控制能力；
5. Search 接口去重功能。

本次发布汇总

一、全量获取记忆：开发者的“用户记忆快照”

在之前版本中，获取记忆通常需要分批或指定 query 才能返回结果，无法快速全量浏览某个用户的历史信息。

本次更新，我们发布了 get/memory 接口，支持开发者按时间倒序分页获取用户的所有事实记忆和偏好记忆。无需提供 query，开发者可以一键在应用前台展示用户所有记忆。

功能概述： get/memory 接口支持获取用户所有记忆，包括事实记忆与偏好记忆。

云服务示例

import os
import requests
import json

# 替换成你的 API Key
os.environ["MEMOS_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
os.environ["MEMOS_BASE_URL"] = "https://memos.memtensor.cn/api/openmem/v1"

data = {
    "user_id": "memos_user_123",
    "page": 2, # 可选，默认值为1
    "size": 3, # 可选，默认值为10
    "include_preference": "true"# 可选，默认值为true
  }
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Token {os.environ['MEMOS_API_KEY']}"
}
url = f"{os.environ['MEMOS_BASE_URL']}/get/memory"

res = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(f"result: {res.json()}")

开源版本示例

curl --location --request POST 'http://0.0.0.0:8001/product/get_memory' \\
--header 'Content-Type: application/json' \\
--data-raw '{
    "user_id": "test_1",
    "mem_cube_id": "test_1",
    "include_preference": "true",
    "page":2,
    "page_size":3
}'

二、云服务 Chat 接口发布：对话功能实现“记忆持久”

此次更新的 chat 接口将历史记忆自动纳入对话生成流程，系统会先检索与当前 query 相关的记忆，再结合会话上下文生成回答，并将对话结果返回开发者。

无需手动维护上下文，即可构建多轮、记忆驱动的对话体验，让 AI 应用更加自然、连续。

交互流程：

1. 如果存在用户历史消息，可先调用 add/message 写入 MemOS。
2. 用户发送消息时，AI 应用调用 chat 接口。
3. MemOS 处理流程：
   • 召回用户相关历史记忆
   • 拼接自定义指令、当前会话上下文与召回的记忆生成完整 Prompt
   • 调用大模型生成回答
4. AI 应用返回结果给终端用户。

功能概述： chat 接口上线，实现与用户的“记忆持久对话”，系统自动召回相关历史记忆并生成回答。

调用示例

import os
import requests
import json

# 替换成你的 API Key
os.environ["MEMOS_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
os.environ["MEMOS_BASE_URL"] = "https://memos.memtensor.cn/api/openmem/v1"

data = {
"user_id": "memos_user_123",
"conversation_id": "memos_chat_conv",
"query": "你好，给我推荐美食。"
}
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Token {os.environ['MEMOS_API_KEY']}"
}
url = f"{os.environ['MEMOS_BASE_URL']}/chat"

res = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(f"result: {res.json()}")

三、删除记忆优化与反馈机制升级

为了提高接口调用效率和偏好记忆的调整能力，本次更新对 delete/memory 和 feedback 接口进行了优化：

• delete/memory 接口优化，可删除所有类型记忆，无需指定用户。
• feedback 接口支持偏好记忆更新，用户反馈可直接修改偏好记忆。

开发者现在可以在多用户场景下，更高效地管理记忆，并在分析和调试中获得更清晰的数据表现。

3.1 删除记忆

功能概述： delete/memory 接口优化，无需指定用户，支持删除所有类型记忆（用户记忆、知识库记忆等）。

云服务示例

import os
import requests
import json

# 替换成你的 API Key
os.environ["MEMOS_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
os.environ["MEMOS_BASE_URL"] = "https://memos.memtensor.cn/api/openmem/v1"

data = {
"memory_ids": ["6b23b583-f4c4-4a8f-b345-58d0c48fea04"] # 替换为真实的记忆 ID
}
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Token {os.environ['MEMOS_API_KEY']}"
}
url = f"{os.environ['MEMOS_BASE_URL']}/delete/memory"

res = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(f"result: {res.json()}")

3.2 反馈修正（add\_feedback）

功能概述： feedback 接口支持偏好记忆修正，系统会根据用户反馈文本同步更新偏好记忆，无需额外参数。

云服务示例

import os
import requests
import json

# 替换成你的 MemOS API Key
os.environ["MEMOS_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
os.environ["MEMOS_BASE_URL"] = "https://memos.memtensor.cn/api/openmem/v1"

data = {
    "user_id": "memos_user_123",
    "conversation_id": "0108",
    "feedback_content": "错啦，实际上我喜欢的是山竹",
    "feedback_time": "2025-12-02 10:10:10",
    "allow_knowledgebase_ids": [
        "basebXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX"
    ] 
  }
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Token {os.environ['MEMOS_API_KEY']}"
}
url = f"{os.environ['MEMOS_BASE_URL']}/add/feedback"

res = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(json.dumps(res.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

开源项目示例

curl --location --request POST 'http://0.0.0.0:8001/product/feedback' \\
--header 'Content-Type: application/json' \\
--data-raw '{
  "user_id": "memos_user_123",
  "writable_cube_ids": [
    "demo_cube_001"
  ],
  "history": [
            {"role": "user", "content": "我喜欢什么水果，不喜欢什么水果"},
            {"role": "assistant", "content": "你喜欢苹果，不喜欢香蕉"}
  ],
  "feedback_content": "错了，实际上我喜欢的是山竹"
}'

四、Playground 记忆管理页：可视化控制

在之前版本中，Playground 的删除操作仍需调用接口。

v2.0.1 在 Playground 中新增了 手动删除过期记忆功能，用户可直接在页面中管理不再需要的记忆，实现快速调试或演示。

现在，开发者能够更直观地操作和验证记忆行为，进一步减少了重复调用接口的操作成本。

五、Search 接口去重：结果更精准

v2.0.1 对 search 接口新增了 dedup 参数，支持语义去重，减少重复检索结果。

现在可以直接通过接口控制检索结果的重复策略，避免了可能出现同一事实的多种表述重复返回，及在统计或展示时需要额外处理重复数据的情况，进一步提升检索结果信息量和可用性。

开源项目示例

import json

import requests

BASE_URL = "http://127.0.0.1:8001"
headers = {"Content-Type": "application/json"}

data = {
"user_id": "memos_user_123",
"query": "我喜欢吃什么？",
"top_k": 10,
"dedup": "sim"
}

res = requests.post(url=f"{BASE_URL}/product/search", headers=headers, data=json.dumps(data))
print(res.status_code, res.json())

六、开源社区更新

• get/memory 支持全量与分页检索；
• delete/memory 与 add/feedback 工具可在 MCP 中调用；
• Search 接口增加 dedup 去重策略；
• 修复调度 local 模式缺少 redis 配置报错；
• 修复 kv_cache 新版兼容问题；
• 批量 add 性能优化与更精细检索能力。

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作为记忆张量首次提出“记忆调度”架构的 AI 记忆操作系统，我们希望通过 MemOS 全面重构模型记忆资源的生命周期管理，为智能系统提供高效且灵活的记忆管理能力。