MemOS 是一种为大语言模型设计的内存操作系统，旨在解决现有模型在长文本推理、个性化和知识更新方面的局限。该系统将内存视为一种可调度的系统资源，统一管理纯文本、激活态和参数化三种异构内存类型。通过核心单元 MemCube，MemOS 封装了内存内容及其元数据，实现了内存全生命周期的可控性、可塑性与演进性。这种架构建立在内存分级理论之上，支持知识在不同形态间无缝转换，从而降低计算成本并增强长期记忆。研究表明，MemOS 在多项基准测试中均达到前沿性能，为构建能够持续学习和自我进化的**通用人工智能（AGI）**奠定了基础。