保持您的 AI 上下文完整，从一次对话到下一次
您在对话中建立了上下文：您的偏好已确定，您的项目已解释，您的限制已列出。然后会话结束。下次，这些都不存在了。MemoryLake 使 AI 上下文持久存在——不仅在会话之间，还在模型、工具和团队成员之间。
记忆问题
您在对话中建立的上下文不会转移到其他地方。您的 AI 不会记录它，不会记住它，也不会将其延续。每次对话都是从零开始。如果您每天都在使用 AI，您就会不断重建上下文——相同的背景、相同的限制、相同的偏好——这浪费了您本该用于实际工作的时间。
MemoryLake 的不同之处
永久对话档案
—对话记忆将每个 AI 会话存储为永久的、可搜索的记录。不仅仅是输出——完整的交流、推理、您提出的问题、您得到的答案。您可以立即用自然语言提取任何过去对话的任何线索。
自动加载的稳定上下文
—背景记忆保存不变的事实：您的角色、您的组织、您的项目参数、您的偏好。它在每个会话开始时作为只读上下文加载。您的 AI 总是知道基本信息，而无需您解释。
无需重新解释的重复工作流程
—技能记忆存储您反复执行的流程：您的每周回顾格式、您的标准分析工作流程、您的文档结构。在任何会话中、使用任何模型，几秒钟内加载其中任何一个。
永久免费 · 无需信用卡
工作原理
- 连接——通过 MCP 协议或 REST API 将 MemoryLake 连接到您的 AI 工具。与 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 以及任何通过 API 访问的 LLM 一起使用。
- 结构——稳定的事实进入背景记忆（每个会话加载）。对话记录进入对话记忆（永久、可搜索）。可重用的流程进入技能记忆。特定的事实和决策进入版本化的事实记忆。
- 重用——打开新对话时，上下文已存在。无需重新阅读历史即可恢复先前的对话。在不失去线索的情况下切换模型。您的 AI 上下文成为持久资产，而不是临时状态。
前后对比
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Continuing work across sessions | Paste in prior conversation summary manually | Conversation Memory is searchable and auto-loaded for relevant context |
| Switching between AI models | Re-establish all context in the new model | Background and Conversation Memory are model-agnostic |
| Recurring weekly processes | Reconstruct the prompt and format from memory each week | Load the process directly from Skill Memory |
| Sharing context with a colleague | Export chat history, write summary, explain verbally | Colleague accesses shared Conversation Memory directly |
为谁而建
持续使用 AI 工具的专业人士和团队，他们需要其积累的上下文表现得像持久资产，而不是会话级别的工件。这包括可以互换使用多个 AI 工具的知识工作者，需要共享 AI 上下文的团队，以及任何在 AI 协助下管理持续项目或客户关系的人。
在你自己的账号上跑通这个场景
把团队频道「发一条存一条」交给助手当记忆，线程里的回复往往不重复主语：「It goes ahead on 2 February.」单独读入时，这条回复会被并到记忆里已有的那件事上——Porto 的日期覆盖了 Leeds 搬迁的日期（「previously 9 March」），一周后助手毫不犹豫地报错 Leeds 的日期。让每个线程各用一个会话，或在每条回复前写上它所在线程的第一条消息，每个值就各归各的搬迁。
你会看到
- 同样 10 条 Slack 消息，每条发出即存（
conv msg append，逐条读入），写进三份记忆：A 整个频道一个会话，B 每个线程一个会话，C 一个会话、每条回复前标上所在线程的第一条消息 - 9 次运行中，A 每次都把 Porto 的日期记到 Leeds 名下，迟到的 Leeds 回复 7 次记到 Austin 名下；值记在正确搬迁名下：A 33 / 63，B 61 / 63，C 62 / 63
- 经 MemoryRouter 回答时给出别的搬迁的值：A 56 / 192 次，B 0，C 0；答对 B 203 / 216，C 203 / 216，无记忆 12 / 216
- 八道问题（
router chat --boundary），带无挂载基线、无记忆对照臂、一道频道里没人回答过的反向题，评分器附离线用例（python3 demo.py selftest）；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/thread-reply-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
如果我在项目中途从 ChatGPT 切换到 Claude，我的上下文会随我一起吗？
如果我在项目中途从 ChatGPT 切换到 Claude，我的上下文会随我一起吗？
是的。MemoryLake 是模型无关的。您的背景记忆、对话记忆和任何其他存储的记忆在任何连接的模型中都可用。您在一个 AI 中建立的上下文在任何其他 AI 中都可用。
我可以用自然语言搜索我的对话历史吗？
我可以用自然语言搜索我的对话历史吗？
可以。对话记忆支持自然语言查询。您可以问“我们在三月份对定价模型的决定是什么？”并检索相关的交流——不是文档搜索，而是实际的对话记录，延迟在毫秒级。
对话记忆与仅仅保存聊天导出有什么不同？
对话记忆与仅仅保存聊天导出有什么不同？
聊天导出是平面文件——您可以阅读它们，但您的 AI 无法在没有您粘贴回去的情况下查询它们。对话记忆是结构化的、索引的，并且可以在任何未来的会话中由您的 AI 立即检索。这就像文件柜与数据库之间的区别。