MemoryLake
研究与分析

为您的团队提供第二大脑，而不仅仅是为您

第二大脑概念适用于个人。但团队在更大规模上面临同样的问题：机构知识分散在文档、聊天记录和个人记忆中——对 AI 隐形，员工离开时无法访问。MemoryLake 为团队提供了一个共享的 AI 记忆层，具有基于角色的访问权限，因此使您的团队有效的知识始终可用，供每个应该拥有它的人在每个 AI 会话中使用。

Day 1“第二大脑概念适用于个人。但团队在更大规模上面临同样的问题：机构知识分散在文档、聊天记录和个人记忆中——对”“AI 隐形，员工离开时无法访问。MemoryLake…”✓ Got it, I will remember.Day 7 — new session“Same task again — can you keep the context?”× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loaded共享记忆与基于角色的访问权限能够在员工变动中持续存在的知识跨工具可用性SESSION OUTPUT✓ Same prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

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记忆问题

您团队的最佳知识存在于最有经验的成员的脑海中。部分知识进入了文档。更少的知识以新员工、不同项目的同事或 AI 工具可以实际查询的形式存在。当有经验的团队成员离开时，机构知识也随之而去。当新成员加入时，他们需要花费数周时间逆向工程其他人已经知道的内容。AI 工具并不能解决这个问题——反而使情况更糟，因为它们增加了另一个孤立的上下文孤岛，永远不会被共享。

MemoryLake 的不同之处

共享记忆与基于角色的访问权限

共享记忆与基于角色的访问权限

—MemoryLake 工作区让整个团队可以从同一个记忆池中提取信息，基于角色的访问控制确保敏感信息的适当范围。每个人的 AI 都在使用您团队的机构知识的同一版本——而不是他们自己孤立的聊天记录。

MEMORY能够在员工变动中持续存…

能够在员工变动中持续存在的知识

—因为团队记忆存在于 MemoryLake 中，而不是个人的工具中，所以当员工离开时，它不会消失。离职团队成员的项目背景、决策历史和既定工作流程仍然保留在共享记忆中。他们的替代者可以从第一天起查询这些历史。

MEMORY跨工具可用性

跨工具可用性

—MemoryLake 可以与 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 以及通过 API 的任何模型一起使用。偏好不同 AI 工具的团队成员仍然可以从同一个共享记忆中提取信息。机构知识层是工具无关的。

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工作原理

  1. 连接——在 MemoryLake 中设置团队工作区，并通过 MCP 协议或 REST API 连接您的 AI 工具。与 Google Workspace、Office 365 或您现有的文档存储集成，以导入团队知识。
  2. 结构——为您的团队定义记忆集。背景记忆保存您团队的稳定上下文和使命。事实记忆存储您验证过的知识和决策。技能记忆保存您共享的方法论和工作流程。对话记忆归档团队 AI 会话以备记录。
  3. 重用——每个团队成员打开 AI 会话时，已加载共享的机构知识。新成员可以访问与老兵相同的记忆。知识不断积累，而不是在每次员工变动时重置。

前后对比

Without MemoryLakeWith MemoryLake
Onboarding a new team memberWeeks of knowledge transfer, briefing sessions, documentation readsNew member queries team memory directly — decision history, methodologies, and context all accessible
Staff turnoverInstitutional knowledge loss is routine; departing member's context is goneMemory persists in the shared workspace regardless of who comes or goes
Cross-tool consistencyEach team member's AI has different context based on their personal chat historyEvery team member draws from the same shared memory layer
Auditing past decisionsSearch through documents, emails, and meeting notes across multiple toolsQuery team Conversation Memory and Fact Memory in natural language

适用于

任何规模的团队，这些团队依赖 AI 工具进行持续工作，并意识到孤立的、每个人的 AI 上下文是一个瓶颈。对于高流动率的团队、专业知识集中在少数个人的团队，以及在受监管行业中需要维护可审计的决策和知识演变记录的团队尤其有价值。MemoryLake 被产品团队、研究小组、专业服务公司和运营团队使用。

#FileH1 FocusPrimary Pain
21`ai-second-brain-knowledge-workers.md`True AI second brain via 6 structured memory typesContext reset every session
22`ai-memory-customer-research.md`Persistent research insights across sessionsSynthesis lost at session close
23`ai-memory-contract-review.md`Positions and precedents that persistRe-explaining legal positions every review
24`ai-memory-project-management.md`Queryable project decisions and timelineDecisions invisible after session ends
25`ai-memory-long-term-projects.md`Months of context retained across sessionsLong-project continuity evaporates
26`how-to-give-any-llm-long-term-memory.md`3-step MCP/REST setup for any modelLLMs are stateless by design
27`stop-ai-from-forgetting-your-context.md`Why AI forgets + what actually fixes itStructural session architecture
28`keep-ai-context-across-conversations.md`Cross-session and cross-model persistenceContext lost at conversation close
29`ai-memory-for-knowledge-management.md`Memory layer beneath existing KM stackAI can't query internal knowledge
30`ai-second-brain-for-teams.md`Shared memory with role-gated accessInstitutional knowledge loss at staff changes
可运行的 demo约 2 分钟

在你自己的账号上跑通这个场景

Thornfield 野外生态实验室把方法与决策、野外笔记和保密的资助方报告放在同一份共享记忆里。资深研究员即将离职，新研究员本周刚入职。Demo 在沙箱 org 团队里搭出实验室的访问模型：用权限规则从零定义一个自定义角色、三个访问组、每位研究员一个带独立 API key 的成员。然后每个人用自己的 key 把所有操作都试一遍；一次对角色的「整理」被发现会越权；资深研究员离职，她写下的内容留了下来。

你会看到

  • 从零定义自定义角色：role create、permission rule create（检索还需要 workspace:memory_search）、role scope set（每个项目带只读操作集）
  • 三个访问组补上其余权限：access-group create、scope set、member add。access-group explain 与 member explain 说明每项权限的来源。每位研究员用自己的 key 发起 27 次调用：服务端的 27 个回答与模型全部一致
  • 把角色 scope 里每个项目的操作集去掉后，某个访问组的写权限落到了只读项目上（6 次运行 6 次）；member explain 点名该组。把操作集加回去即关闭
  • 资深研究员离职：member remove 后她的 key 1 秒内被拒（401），且已不在任何组里。新研究员的 3 个问题仍由她写下的内容在第 1 名回答。附本地 Web 界面

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/team-second-brain
export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake
export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-…
python3 demo.py          # or: python3 web/server.py
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看它跑起来 · 真实录制，未剪辑

CLI 演示2:20Web 演示2:45

相关场景

Research & Analytics知识工作者的 AI 第二大脑MemoryLake gives knowledge workers a true AI second brain — structured memory beneath every AI tool that retains everything you learn, decide, and do.
Research & Analytics知识管理的 AI 记忆MemoryLake is the AI memory layer beneath your knowledge management tools — structured memory that makes your AI smarter about what your team knows.
Operations, HR & Teams项目管理的 AI 记忆Give your AI a persistent memory of project decisions, timelines, and history. MemoryLake makes project context queryable for every team member, every session.

常见问题

访问控制的粒度如何？

MemoryLake 中的基于角色的访问控制在记忆集级别操作。您可以为每个记忆集分配读取、写入和管理员权限给单个用户或组。初级团队成员可以对一般知识拥有读取权限，而写入权限则限制在高级员工。敏感的记忆集——人员、预算、法律——可以仅限于需要它们的人。

当关键团队成员离开时会发生什么？

他们对共享记忆的贡献——他们记录的决策、参与的对话、存储的框架——将保留在团队工作区中。没有任何东西会丢失。他们的个人记忆（如果分开保存）将根据您的数据保留政策进行处理。

每个团队成员都需要自己的 MemoryLake 账户吗？

MemoryLake 提供团队和企业计划，包括多个席位。所有成员共享对团队工作区的访问，同时在系统中保持个人身份。请联系我们获取团队定价。

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