11 月 2 日消息，阿里云近日升级 Memory 服务，面向 Personal Agent 场景增强对用户偏好、计划和历史约定的记忆能力，并提供 MCP、CLI 等接入方式。Memory 从对话中提取关键信息，按规则保存为记忆与用户画像；在后续会话中，Agent 根据用户身份和当前问题检索相关记忆，将其加入任务上下文用于生成回应，新的有效信息还能继续写入记忆，帮助 Agent 持续跟进用户需求。
两项评测拿到最高分
官方公布的对比结果显示，在 HaluMem-medium 对比中，Memory 在记忆提取的召回率、准确率、F1 以及记忆问答 C 指标四项上均取得最高分；在 PersonaMem-v2 评测中，Memory 以 56.82 的总体得分位列所列 8 个系统第一，并在 9 个任务维度中的 7 项取得最高分。PersonaMem 考的正是长期助手能否在多轮交互里保持对同一用户画像的一致理解，这类能力也是系统级 AI 记忆上线后的通用要求。
画像如何被用起来
以理财咨询场景为例，用户表示偏稳健、半年内可能用钱、不希望有太大波动，Memory 会把风险偏好、资金使用期限和流动性需求保存为用户画像。在之后的新会话中，Agent 调用相关画像，结合产品资料与业务规则开展比较和风险提醒。当用户的目标或偏好发生变化，Agent 先确认再更新记忆，其中 Memory 负责信息保存与召回，产品比较和风险提醒由 Agent 完成。
开发者可控与可接入的框架
开发者可以自定义记忆规则与画像字段，明确需要保存的信息，并在控制台查看记忆内容、调试检索效果、追踪变更，让长期记忆可管理可追踪。接入方面，除 API 完成记忆写入、查看和语义检索外，也可通过 MCP、CLI 将记忆能力接入 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code、OpenClaw 等 Agent 工具与框架。Memory 还可与 Skill 配合使用，Memory 保存个体偏好，Skill 封装可复用的任务流程，例如把读取用户画像、分析产品风险、检查需求匹配封装成理财咨询 Skill，每次执行时调用最新画像。
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