EverMind 是一个面向 AI 智能体的记忆基础设施平台，核心产品为 EverOS，定位为“AI 智能体的记忆操作系统”。它致力于为 AI 提供持续、近乎无限的记忆和长期身份，把无状态的大语言模型转变为能够真正记住信息的智能体，使其可以在多天、多次会话以及不同平台间维持上下文，并在时间推移中不断进化。
用途与问题背景 EverMind 认为现代 AI 智能体普遍存在“记忆鸿沟”：问题不在模型本身，而在于缺少记忆层。具体表现为：每次会话都从零开始，上下文窗口最多 128K-200K token，超出即消失；传统 RAG 只能检索相似文本块，缺乏深度理解；多数系统只针对单用户加单 AI 设计，无法满足跨平台多智能体协作的企业需求；事实会变化，但记忆系统不追踪时间，AI 无法区分当前事实与过时信息。EverMind 强调“记忆是工具与智能体之间的分界线”。
主要能力 EverOS 基于 EverCore，原生支持非参数化、自进化的 Skill Memory，并提供灵活框架以适配不同智能体架构和使用场景。
- mRAG 多模态检索与摄入：引入多模态检索策略，通过混合方法实现跨模态搜索，便于从复杂数据中检索正确上下文；可通过单一 API 解析并存储 PDF、图片、Word 文档、表格、演示文稿、邮件、HTML 页面、文本文件以及 URL 等数据类型。
- 自进化智能体记忆：将智能体轨迹记录为 Case，把重复出现的模式提炼为可复用的 Skill，让智能体能从过往经验中学习，随任务推进而改进，而非每次从零开始。
- Memory Bank 透明记忆管理：提供界面清晰查看存储的记忆，包括用户记忆、群组记忆和智能体记忆，并支持检查、管理甚至编辑生成的 Skill。
- 长期身份与数据主权：EverMind 称自己不构建大脑，而是构建记忆；其高保真 LTM 系统可无限扩展，数据主权始终归用户所有。
- EverMemOS：一种受记忆痕迹启发的记忆机制，将对话结构化为 MemCells 与主题性 MemScenes，实现精准的上下文感知检索，旨在解决 LLM 长期交互中的上下文窗口限制。官方称其在 LoCoMo 长期对话系统上达到 92.73% 准确率。
性能基准 EverMind 强调不止宣称 SOTA，还用任何人都可复现的开源基准来证明。官方信息显示，其系统在 LoCoMo 长期对话基准上达到 92.73% 准确率，并列出与传统 RAG、全上下文窗口、其他记忆基础设施在长期记忆、检索延迟、token 效率、时间知识追踪、多智能体群组记忆、层次化记忆组织、上下文窗口限制等维度的对比。
适用场景 EverMind 面向多种场景：多智能体系统，需要协调与任务分配；个性化 AI 伴侣，要求长期情感理解与行为一致性；公司知识库，构建随团队演进的组织记忆；客户支持智能，记住过往问题、解决历史、客户偏好与沟通风格；可穿戴硬件，将碎片化交互、视觉线索与语音命令处理为结构化模式；以及“地球在线”记忆感知生产力游戏、失踪儿童团聚平台（语义匹配、AI 记忆引导、渐进式记忆更新）和带记忆的共情 AI 可穿戴设备等。
部署方式与使用 EverOS 提供两种部署路径：EverOS Cloud 为全托管云方案，开箱即用，具备自动扩缩容与维护，含企业支持；也可在自有基础设施上运行完整记忆栈，管理上下文、mRAG 与离线记忆，检查每一层并拥有数据。官方还提供独立演示，无需密钥即可尝试：初始化并添加 OpenRouter 密钥、添加并检索第一条记忆，并附有完整分步指南。
限制与暂未提供的信息 关于定价、具体收费方案、平台兼容细节、API 速率限制等，现有资料暂未提供。部分功能（如 EverMemOS 的详细实现）仅有概述性描述。
