摘要：想象一下，你跟一个 AI 助手聊了几百次，它依然叫不出你的名字，更记不得你上次的偏好，这样的“智能”体验会不会让人瞬间出戏？
想象一下，你跟一个 AI 助手聊了几百次，它依然叫不出你的名字，更记不得你上次的偏好，这样的“智能”体验会不会让人瞬间出戏？
这正是当下大多数 无状态大模型（Stateless LLMs） 的现实困境。它们在每一次对话后就像“失忆”，无法真正学习，也无法在长期交互中持续优化。于是我们看到开发者们疲于重复输入上下文，企业花费巨资堆砌向量数据库，却依然难以解决 AI 的“记忆缺陷”。
最近，GibsonAI 发布了一款全新的开源产品——Memori，号称是“面向 AI Agents 的 SQL 原生记忆引擎”。它的出现，或许会彻底改写 AI 记忆的技术版图。
除了效率损失，更严重的是用户体验崩塌。一个记不住你名字的助手，再强大的模型也谈不上“智能”。
无状态 LLM 的局限体现在几个方面：
无法从交互中学习：错误一再发生，偏好需要反复强调；工作流断裂：跨会话任务不得不不断重建上下文；缺乏个性化：永远是“通用答案”，不会随用户成长；洞察缺失：对话中的模式与规律被完全浪费；合规挑战：缺少决策的审计轨迹。简而言之，没有记忆，AI 就像一个“永远重启的系统”，无法成长。
AI 想要真正“长大”，也需要一个 持久化、可查询的记忆层。
但问题在于，我们不能直接把应用数据库拿来当记忆用。传统数据库并不是为了上下文选择、相关性排序、知识回注而设计的。于是过去几年，行业才会集体押注向量数据库和 embedding 技术。
然而，这些方案造出了一个个黑箱：
开发者无法追踪为何取回某条记忆；数据被绑死在厂商系统里；运行成本在规模化时急剧上升。本质上，这是在用复杂昂贵的工具解决一个 “数据持久化” 的问题。
为什么 GibsonAI 要把 AI 记忆放回 SQL 数据库？
原因其实很朴素：
人人会用 SQL：开发者无须学习新语言；久经考验：50 多年历史，跑过银行、社交、交易等关键业务；查询能力强大：过滤、聚合、连接一应俱全；一致性保障：ACID 特性让数据安全可靠；生态完备：迁移、备份、监控都有成熟方案。最关键的是：SQLite 已经在全球有超过 40 亿次部署，运行在几乎所有手机、浏览器和操作系统中，每天处理数万亿次查询。如果连这种场景都能轻松支撑，为何 AI 记忆一定要依赖昂贵的向量数据库集群？
向量数据库一度是 AI 记忆的“标配”，但在实际使用中，它的问题逐渐暴露：
架构复杂：往往需要向量库 + 缓存 + SQL 库，才能跑起来；厂商锁定：数据被绑定在特定平台里，迁移与审计困难；黑箱检索：embedding 不可读，调试难度极高；成本昂贵：存储、查询费用在大规模应用下极具挑战。对比来看，Memori 的 SQL-first 路径就显得格外简洁：只需要一个数据库，查询透明可读，备份直接复制文件即可。
这不仅意味着更低的成本（比向量库便宜 80%-90%），更是开发与运维层面的极大解放。
Memori 的核心机制可以用三个关键词概括：结构化、透明、可移植。
结构化提取：通过实体抽取与关系映射，把对话内容转化为结构化信息；智能存取：多代理协作，将重要长期记忆提炼出来，并高效注入到短期上下文；SQL 查询：所有记忆操作都可通过 SQL 语句透明执行。最让人印象深刻的是，它的启用方式：
memori.enable一行代码，就能让任何 LLM 拥有记忆能力。存储层完全兼容 SQLite/PostgreSQL/MySQL，用户可以完全掌握数据所有权。
与现有方案相比，Memori 有几大亮点：
极简启用：无需学习复杂 API，直接 SQL；用户数据主权：记忆存放在用户掌控的数据库中；透明可解释：每个记忆调用都能追溯；零厂商绑定：SQLite 文件可随时导出迁移；大幅降本：比向量库方案便宜 80%-90%；合规友好：原生支持审计、数据驻留和合规要求。这些特性让它不仅适合个人开发者，也能在企业级场景中大规模落地。
从早期实践来看，Memori 已经在以下场景中展现出巨大潜力：
电商推荐：AI Agent 可记住用户的消费习惯与预算，打造智能购物体验；个人助手：长期跟踪用户偏好，避免重复问答；客户支持：记忆用户问题历史，减少机械化提问；教育辅导：因材施教，跟随学生进步动态调整内容；团队知识库：共享记忆，减少信息孤岛；合规场景：完整审计记录，满足监管要求。在商业指标上，Memori 带来的收益也相当可观：
**开发周期缩短 90%**（从数周到数小时）；**基础设施成本降低 80%-90%**；查询性能提升 2-4 倍；记忆数据 100% 可移植；合规审计即开即用；运维复杂度大幅下降（单一数据库 vs 分布式系统）。Memori 的三大创新点：
双模记忆系统：结合“工作记忆”与“自动检索”，模仿人类认知模式；通用集成层：适配所有主流 LLM，无需框架专属代码；多智能体架构：不同角色协作，智能管理记忆。战略层面，GibsonAI 并未追逐复杂的分布式向量解决方案，而是选择了 “务实的记忆” 路径：把 AI 记忆交还给最成熟、最可靠的数据库体系。
这意味着未来 AI 记忆将像应用数据一样，具备 可移植性、可查询性和可管理性。
从人类到 AI，记忆都是不可或缺的。没有记忆，智能只能停留在“即时反应”；有了记忆，才能演化出“学习与成长”。
GibsonAI 的 Memori 通过 SQL 重新定义了 AI 记忆的形态，让开发者重新拥有掌控权，也让 AI 真正具备“长期智能”的可能。
或许在不远的将来，我们习惯的 AI 助手，不仅能叫出我们的名字，还能像老朋友一样，记得每一次对话的细节。
来源：正正杂说