伟风智能发布「知忆」AI 长期记忆管理平台，让 AI 记住真正重要的事

2026 年 11 月 13 日，无锡伟风智能科技有限公司正式发布「知忆」AI 长期记忆管理平台（AIMemory）。这是一套面向 AI 应用的企业级长期记忆层，目标很朴素：让 AI 记住该记的，忘掉该忘的，并且每一句话都有据可查。

很多团队在使用 AI 时都会遇到同一个问题：上周刚确认的客户偏好，这周又要重新说一遍；项目复盘里的关键决策，散落在聊天记录和文档里；更危险的是，AI 把旧信息当成新事实悄悄覆盖，没人发现。问题不在于模型不够聪明，而在于 AI 没有一个可靠的地方，记住真正重要的事。

知忆把对话、文档、业务系统里的重要信息沉淀成一条条结构化记忆，经过人工确认后，AI 可以通过 REST API 或 MCP 随时检索。三个关键词可以概括它的定位：记得住，跨会话、跨系统保留长期信息；说得清，每条记忆都有来源、版本和置信度；管得住，空间隔离、权限最小化、全程审计。

平台提供六项核心能力。空间隔离：一个团队、一个项目或一个客户一个独立空间，数据互相不可见。自动抽取、人工确认：大模型从聊天记录或文档中拆出事实、决策、事件等候选记忆，候选默认进入待审核，人工确认后才生效。混合检索：语义、关键词、时效、置信度综合排序，结果附带来源与分项评分。

另外三项能力针对的是长期使用中最容易失控的环节。冲突处理：同一属性出现新旧两个值时，系统列出冲突，由人选择保留旧值、接受新值、条件并存或暂不判断，不静默覆盖。版本可追溯：每次修改保留历史版本并记录修改原因。审计与权限：创建、确认、修改、删除、导入导出都有审计记录，API Key 可限定权限、设置过期、随时吊销。

在典型场景中，知忆不替代业务系统。绩效考核仍以绩效系统为事实源，考核定稿时通过 REST 接口把“某员工本年度绩效等级”这样的结构化事实推送到知忆，管理者问 AI“这位同事近两年表现如何”时，AI 能给出有来源、有时间的回答；客户服务场景中，客户偏好、历史问题与关键承诺沉淀为记忆，换一个客服或 AI 助手，服务仍然连贯；项目交付场景中，需求变更、技术选型与风险决策自动抽取并审核，新人接手项目可以先问 AI，而不是翻三天聊天记录。

技术底座方面，知忆的抽取模型支持 OpenAI 兼容接口，当前可接入 DeepSeek；语义检索使用本地 Embedding 模型，向量化在内网完成；结构化记忆与向量数据由 PostgreSQL + pgvector 存储；对外提供 REST API 与 MCP 接口，现有 AI 应用改几行配置即可接入；支持 Docker Compose 私有化部署，数据留在企业自己的环境。如果对数据出境有要求，可以把抽取模型替换为私有部署模型；如果只需要关键词检索，也可以不启用向量能力。

为什么不做成“直接查业务库”？因为业务库负责准确，知忆负责让 AI 记得住、说得清。直接让 AI 查业务库，意味着它可能看到全表敏感字段、写错 SQL、绕过权限。知忆只保留经过筛选和确认的事实，并给每条记忆配上来源、版本和审计记录。业务系统是事实源，知忆是 AI 的记忆层。

知忆适合正在建设 AI 客服、AI 助理与知识助手的团队，也适合希望 AI 记住客户偏好、项目决策，并对数据隔离与可追溯有要求的企业。如需了解私有化部署、接口对接或场景演示，欢迎联系伟风智能：18626370988（微信同号）。