为您的初创企业提供了解整个公司的AI，而不仅仅是上一次聊天
早期团队使用五种不同的AI工具，但它们之间没有沟通。创始人知道六个月前做出某个决定的原因；其他人却不知道。MemoryLake为您的整个团队提供共享的、持久的AI记忆——使上下文在工具、角色和时间之间转移。
记忆问题
在一家早期公司中，每个人都身兼多职，并不断使用AI——但每个AI会话都是一个孤岛。创始人构建的关于产品定位的上下文无法传达到撰写销售文档的人。某人为承包商入职所制定的流程只存在于一个人的聊天记录中。当那个人离开或转移注意力时，知识也随之消失。
MemoryLake的不同之处
共享团队记忆，而非个人孤岛
—当团队中的任何人将上下文、流程知识或决策存储到MemoryLake时，每位队友都可以在获得适当权限的情况下访问它。创始人的上下文变成公司的上下文。
可重复的流程，无需从头开始
—技能记忆存储您的工作流程——筹款文档结构、客户访谈框架、投资者更新格式——使团队中的任何人都能在不重新发明的情况下运行正确的流程。
为每项工作使用合适的AI
—MemoryLake与ChatGPT、Claude、Gemini、Qwen和任何API端点兼容。针对每项任务——编码、写作、分析——切换到最佳模型，而不会丢失共享上下文。记忆层是模型无关的。
永久免费 · 无需信用卡
工作原理
- 连接——通过REST API将MemoryLake链接到Google Workspace、Dropbox、Notion或团队已经使用的任何工具。任何团队成员都可以为共享记忆做出贡献。
- 结构——公司决策、流程和上下文按类型存储：操作事实、可重复的工作流程、历史决策、背景上下文。基于角色的访问控制决定谁可以读取或写入每种记忆类型。
- 重用——每个使用任何支持的AI模型的团队成员都可以从相同的共享记忆层中获取信息。再也不需要“问创始人”以获取应该已经记录的上下文。
前后对比
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Onboarding a new hire or contractor | Re-explain company context every time | Background Memory provides full context on first session |
| Repeating a monthly process | Rebuild the workflow in AI from scratch | Skill Memory runs the process in one step |
| Cross-tool AI work | Each model starts with zero context | All models pull from the same shared memory |
| Founder knowledge transfer | Lives in founder's head or chat history | Stored, searchable, and accessible to the team |
为谁而建
MemoryLake专为依赖AI进行多功能操作的初创企业创始人和由两到三十人组成的早期团队而建——产品、销售、运营、招聘——但没有连接这些工具的共享上下文层。当团队在增长时，特别有用，因为机构知识需要从少数创始成员转移到新员工，而无需重复的手动简报。
在你自己的账号上跑通这个场景
一个给外包付款的 agent 把运行日志（journal）存在记忆里：每步一完成就写一条，外加一条「没有记录的步骤就是没完成」。它发出第 4 步的银行转账，银行给 23 位外包都付了款，worker 却在回执到达前崩溃，这一条记录始终没写上。恢复前 agent 问记忆「第 4 步做过没有」，journal 说没有，模型照信，恢复时就会给所有人再付一遍。先写后做的 journal（每步执行前先写一条带幂等键的「已开始」）让这个崩溃窗口成为记忆能说出的状态：存疑，按键对账。
你会看到
- 同一份运行日志（状态消息 + 一个没有结果的
TOOL_USE块）存两份：一份配应用用fact add写的完成日志，一份配先写后做的日志——每步执行前先记「已开始」和它的幂等键 - 6 次运行，经
router chat --boundary问「第 4 步做过了吗」，完成日志 18 次里 18 次答「没做」：每次恢复都会再转出 61,480 美元。问题里允许答「Unknown」也没用（18 次里仍有 18 次「没做」）：记忆并不含糊，它写的是「没完成」 - 先写后做的日志：第 4 步 18 次里 18 次答「Unknown」；应用按幂等键去银行对账、把结果写回日志后，下一次回答 18 次里 15 次是「做过」。代价：对根本没到的步骤也有 54 次里 25 次答「Unknown」（应答「没做」）
- 只按回答的第一个词判分，与恢复程序的读法相同。另有
memory、ask <步骤号>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/in-doubt-step-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
不同的团队成员可以对共享记忆拥有不同的访问级别吗？
不同的团队成员可以对共享记忆拥有不同的访问级别吗？
可以。MemoryLake包括基于角色的访问控制，因此您可以定义谁可以读取、写入或修改每种记忆类型。敏感的筹款上下文可以限制给创始人，而操作流程则对整个团队开放。
当我们从一个AI模型切换到另一个时会发生什么？
当我们从一个AI模型切换到另一个时会发生什么？
没有任何问题。MemoryLake是模型无关的——它与ChatGPT、Claude、Gemini、Qwen和任何API端点兼容。当您切换模型时，相同的持久记忆仍然可用。您不会被锁定在一个AI提供商中。
与直接上下文方法相比，MemoryLake如何处理10,000倍的规模？
与直接上下文方法相比，MemoryLake如何处理10,000倍的规模？
直接将上下文粘贴到AI提示中速度慢、费用高，并且在规模上会出现问题。MemoryLake以毫秒延迟检索相关记忆，因此您的团队可以在不触及上下文窗口限制或减慢查询速度的情况下积累数月的公司知识。