您知识管理堆栈中缺失的 AI 记忆层
知识管理工具存储文档。MemoryLake 存储理解——可供 AI 访问的您团队所知道、已决定和可以重现的内容层。这不是您 KM 工具的替代品。它是使您的 AI 能够流利理解这些工具所包含内容的记忆基础设施。
记忆问题
您的组织已经投资于知识管理：维基、文档库、共享驱动器、内部工具。信息存在于那里。但是当您使用 AI 来处理这些信息——总结、分析、起草、回答问题——您的 AI 无法在没有您手动粘贴内容的情况下查询该知识库。您的 KM 工具和 AI 工具没有共享的记忆。每次您使用 AI 进行知识工作时，您都需要手动弥补这一差距。
MemoryLake 的不同之处
六种与知识管理需求相对应的记忆类型
—背景记忆存储您组织的稳定身份和上下文。事实记忆存储版本化、经过冲突检查的知识——非常适合政策、标准和经过验证的发现。事件记忆跟踪发生了什么以及何时发生。对话记忆归档 AI 辅助的知识工作会话。反思记忆捕捉行为模式和经验教训。技能记忆存储可重用的方法论、模板和工作流程。
与您已经使用的工具集成
—MemoryLake 与 Google Workspace、Office 365、Lark、Dingtalk、Dropbox、MySQL、PostgreSQL、Delta Lake 和 Apache Iceberg 原生集成。您现有的知识流入记忆层，无需手动重新输入。D1 引擎自动处理复杂的 PDF 和 Excel 文档。
带有访问控制的团队共享
—MemoryLake 不仅仅是个人记忆。基于角色的访问控制的团队工作区让您可以在团队中共享组织知识记忆，并设定适当的访问边界。知识并不只存在于一个人的聊天记录中——它存在于一个共享的、可查询的记忆层中。
永久免费 · 无需信用卡
工作原理
- 连接——使用 Google Workspace、Office 365、Dropbox 和数据库的原生连接器将 MemoryLake 与您现有的 KM 工具集成。导入您现有的知识库或将其连接为实时源。
- 结构——您的知识被组织到适当的记忆类型中。稳定的组织事实进入背景记忆。版本化的政策和发现进入事实记忆。方法论和模板进入技能记忆。
- 重用——每个 AI 会话自动调用您组织的知识记忆。您的 AI 可以回答关于您内部知识的问题，应用您记录的框架，并在您团队的既有理解基础上进行构建——无需手动简报。
前后对比
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Using AI to apply internal knowledge | Copy-paste relevant docs into each AI session manually | AI queries MemoryLake directly — no manual bridging |
| Onboarding new team members with AI | New members can't use AI on internal knowledge without extensive briefing | New members query team knowledge memory directly from day one |
| Keeping knowledge current | Manual updates to docs, no conflict checking | Fact Memory version history tracks changes, conflict detection flags contradictions |
| Knowledge surviving team changes | Knowledge lives in individuals' heads and private chat histories | Stored in shared memory, accessible to the team regardless of who leaves |
适用于
知识管理负责人、信息架构师，以及认真对待组织知识并希望其 AI 工具能够流利理解的团队。MemoryLake 也适合有知识保留合规要求的组织，考虑到其审计准备版本控制和 ISO 27001 / SOC 2 Type II 认证。特别适用于专业服务公司、研究机构以及任何将机构知识视为竞争资产的团队。
在你自己的账号上跑通这个场景
一个研究组的启动会以「还没有」的清单收尾：还没复现、伦理修正案未批、测序数据未到、预注册未发布、组外还没人审过统计方案。记忆把这份清单连同当天的日期一起记下。五周里每一项都有了结果，也都在后来的会议里被提到，只是用平常说话的方式。只有当抽取把那次提及变成一条事实时，研究助手才会给出今天的答案；而哪些提及会变成事实，跟说得是否直白无关。应用把每个事件写成一条带日期的事实。
你会看到
- 同样四次会议存三份，各一个项目：照原样；每次会议末尾多一句直白的「Status as of today:」；照原样再加应用写入的实验室日志（每个事件一条带日期的事实，
fact add+fact update --metadata） - 照原样的副本跑了十次：转述的「Kwame 说伦理委员会批了」10 次都成了事实，直白的「我们复现了 Varga 效应：d = 0.41」只有 4 次，暗含的统计方案审阅 0 次
- 经
router chat --boundary提问，记忆里只有旧「还没有」时助手 81 次中 0 次答对；事件在记忆里（改写进旧事实或并存）时 363 次中 359 次答对。总计照原样 208 次中 154 次、加状态句 208 次中 171 次、加实验室日志 210 次中 208 次 - 状态句同样要经过抽取：它让复现在 10 次中的 7 次进了记忆，审阅人的名字只有 1 次。仍然成立的「没有 2019 队列数据的访问权」每次都留着，90 次全答对。另有
memory、ask子命令和本地网页版
需要: 一个 MemoryLake API key · memorylake CLI · Python 3.9+
运行
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/plain-recap-memory export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
看它跑起来 · 真实录制，未剪辑
相关场景
常见问题
MemoryLake 会替代我们当前的 KM 工具吗？
MemoryLake 会替代我们当前的 KM 工具吗？
不会。MemoryLake 是您 KM 堆栈下的 AI 记忆层，而不是其替代品。您现有的工具继续发挥其作用。MemoryLake 使它们所包含的知识可供您的 AI 访问，弥补您的知识库与 AI 工具之间的差距。
MemoryLake 如何处理随时间变化的知识？
MemoryLake 如何处理随时间变化的知识？
事实记忆使用类似 Git 的版本控制和冲突检测。当政策或发现发生变化时，新版本与旧版本一起存储，并带有时间戳。新旧知识之间的冲突会被标记，而不是静默解决。您始终可以查看组织知识如何演变的完整历史。
我们可以控制团队记忆中谁能看到什么吗？
我们可以控制团队记忆中谁能看到什么吗？
可以。基于角色的访问控制让您可以为每个记忆集定义每个用户或团队的读取、写入和管理权限。敏感知识可以限制给适当的团队成员，而一般的组织知识则保持广泛可访问。