01
长期记忆
个人经历、知识、偏好、关系、习惯与上下文，形成属于你的长期记忆资产。
继续探索
核心概念
记忆
形成
数字分身。
真正有长期价值的 AI，不只是回答问题，而是逐渐形成对一个人的持续理解。
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02
数字分身
基于长期记忆持续构建的动态数字分身。它理解你的背景、偏好与行为，并不断演化。
系统架构
从记忆开始，
形成一个持续存在的你。
Memory 是底层长期资产。模型、智能体、应用和设备都可以变化，但你的记忆应该属于你。
01
原始事件对话 · 行为 · 输入 · 经历 · 外部数据
→02
记忆核心提取 · 结构化 · 存储 · 评分 · 演化
→03
上下文引擎检索 · 排序 · 压缩 · 上下文构建
→04
数字分身人格 · 偏好 · 知识 · 行为 · 状态
→05
智能体与应用对话 · 助手 · 工作流 · 个性化应用
↻多种载体
同一个你，
存在于不同设备。
TwinsMem 不只是浏览器产品。你的记忆与数字分身可以连接手机、机器人、智能眼镜、手环、耳机以及未来更多智能硬件。
手机
随身携带的个人 AI 入口。
机器人
让机器人认识你、陪伴你并持续记住你的生活。
智能眼镜
把环境感知与个人上下文连接起来。
智能手环
持续感知你的状态，让 AI 更接近真实生活。
更多载体
耳机、汽车、桌面设备及未来出现的新型智能终端。
记忆循环
每一次交互，
都让数字分身更懂你。
事件成为记忆，记忆形成上下文，上下文塑造数字分身，而新的交互继续反馈到记忆。
TM
事件记忆分身智能体核心原则
记忆 ≠ 聊天记录
记忆不是简单保存历史消息，而是从事件中提炼具有长期价值的信息。
记忆 ≠ 向量数据库
存储只是基础。记忆还需要形成、理解、评分、检索、冲突处理与生命周期管理。
数字分身 ≠ 一个 Prompt
数字分身不是一段人格提示词，而是建立在长期记忆之上的动态状态模型。
数据应该属于用户
模型与应用可以变化，用户的长期记忆不应该被锁定在某个平台、模型或设备中。
愿景
不是让 AI 更像人。
而是让 AI 更懂你。
TwinsMem 希望成为连接个人记忆、AI 模型、数字分身与智能设备的开放基础设施，让每个人都拥有一个能够长期存在、理解自己、持续成长的数字分身。
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