WAIC 2026 开幕首日，国产团队"记忆张量"（MemTensor）正式开源记忆操作系统 MemOS，把"记忆"从 LLM 的外挂检索（RAG）变成可调度的系统资源，直接对标 OpenAI 全局记忆方案。 MemOS 的核心抽象是 MemCube——把明文记忆、激活记忆、参数记忆三种形态统一封装，每一块都带元数据（来源、版本、生命周期），可组合、可迁移、可融合。对外提供三层 API：参数层（LoRA 式外挂参数）、激活层（KV Cache 持久化）、明文层（RAG）。这套架构精准解决了通用大模型的三大短板：无持续状态、无自我迭代、无个性化认知。 实测数据很硬：相较 OpenAI 全局记忆，平均准确率提升 38.97%、Token 运行开销下降 60.95%、时序复杂推理任务性能提升 159%。MemOS 采用 Apache 2.0 协议开源，配套 MemOS Studio、LightRAG、MemReader 多模态解析器，并已接入 MCP、Dify、Coze 等生态。 腾讯副总裁韩开创在 WAIC 现场同时指出：多智能体长任务记忆丢失率高达 40%，指令偏差与上下文断层是核心故障源。这从工业界印证了"记忆工程化"的紧迫性。当行业还在卷参数和 KV Cache 时，MemOS 把"记忆"升格为底层资源，配合 Harness 工程框架，是后 Scaling 时代中国 AGI 走出的一条差异化路线。