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Living Brain

面向智能体 AI 的可互操作高效记忆层

Living Brain 是什么?

Living Brain 是面向 agentic AI 的可互操作记忆层,可捕捉每次对话中的有价值知识,将其与已有认知关联,并沉淀为持续演进的长期记忆。通过 API、SDK 或 MCP,它能让记忆在 ChatGPT、Claude、Gemini、OpenClaw、Hermes、Cursor、Codex 等模型、应用和智能体之间复用,使每次新交互都建立在过去积累之上。

产品详细介绍

面向智能体 AI 的可互操作高效记忆层

Living Brain 是面向 agentic AI 的可互操作记忆层,可捕捉每次对话中的有价值知识,将其与已有认知关联,并沉淀为持续演进的长期记忆。通过 API、SDK 或 MCP,它能让记忆在 ChatGPT、Claude、Gemini、OpenClaw、Hermes、Cursor、Codex 等模型、应用和智能体之间复用,使每次新交互都建立在过去积累之上。

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创始人评论

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[REDACTED]创始人

Product Hunt,你好 👋 我是 Christel,ChatAndBuild 的创始人,也是 Twitter 首个国际团队的成员。

我们打造了 Living Brain——一个不依赖模型、不依赖 harness 的高效大脑,可随你在任何 AI 平台上使用。

Living Brain 为你的 AI 工具提供共享且持久的记忆。它将你的笔记、文档和对话转化为相互关联的知识,让你能够查看、更新这些知识,并在兼容的助手和智能体之间重复利用。

例如,你可以将项目简报、客户需求以及路线图背后的决策统一保存在同一个大脑中。

将它连接到你的 AI 工具后,当你要求它们处理该项目时,它们便能检索这些上下文。

借助 Living Brain,你可以:

🧠 围绕你的工作、项目和偏好构建记忆。

🔗 在 ChatGPT、Claude、Gemini、OpenClaw、Hermes、Cursor、Codex 等众多工具之间复用这些记忆。

🛠️ 通过我们的 API,为你自己的应用和智能体提供持久上下文。

📚 查看整理后的知识及其来源。

我们正在评估 AI 使用这些记忆的准确程度,同时衡量其所需的上下文量。

我们最新的内部评测结果表明:

• 我们在 LoCoMo 榜单上排名第一,评判准确率达到 92.2%,正确回答了 1,420/1,540 个问题,同时所用上下文约减少了 63.8%。

这些上下文缩减数据对比的是平均检索记忆与所展示的完整历史记录参考上下文——在 LoCoMo 上约为 9.4K 对 26K token,在 LongMemEval-S 上约为 5.1K 对 115K token。

我们希望你根据每款 AI 的优势进行选择,同时让它始终携带你积累的上下文。

我们正在为以下人群打造这项产品:同时使用多款 AI 工具的人、上下文信息散落各处的团队,以及需要保持上下文连续性的智能体开发者。

期待听到你的声音。有什么事情是你已经厌倦了一遍又一遍向 AI 解释的?

告诉我们你的工作流。我很想知道 Living Brain 能在哪些方面帮助你,以及我们还需要改进哪些地方。

—— Christel

创始团队

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[REDACTED]创始团队
Mark Nazarov
Mark NazarovSoftware Engineer, ChatAndBuild