在人工智能交互場景中，記憶能力是實現個性化服務與智能決策的關鍵。Mem0 通過設計分層記憶架構，實現了對用戶、會話和智能體狀態的多級管理。各層級記憶既相互獨立存儲，又通過精密的關聯機制協同運作，確保在不同場景下都能提供精準的上下文支持，顯著提升 AI 交互的智能性與個性化水平。以下將深入解析其具體實現方式。

一、多級記憶的核心層級劃分

1. 用戶級記憶（User Memory）

用戶級記憶如同 AI 系統為每個用戶建立的 “個人檔案”，用于長期保存用戶的個性化偏好、歷史交互習慣、身份屬性等重要信息。例如，用戶喜歡的語言風格是正式嚴謹還是輕松幽默，常用功能設置是傾向簡潔模式還是全功能模式，以及過往的購買記錄、咨詢偏好等。這些信息在跨會話場景中發揮著關鍵作用，為同一用戶的所有交互提供全局上下文。

以電商客服場景為例，當用戶曾在一次聊天中提到對產品 A 的偏好，后續再次咨詢時，AI 客服系統能夠基于用戶級記憶，主動推薦產品 A 的相關配件或優惠活動，實現真正意義上的個性化服務，增強用戶體驗的連貫性與滿意度。

2. 會話級記憶（Session Memory）

會話級記憶專注于記錄當前會話的實時交互歷史，是確保單一會話內邏輯連貫性的核心。它詳細存儲本輪對話的主題、已討論的問題、未完成的任務等信息。在實際應用中，用戶在一次客服咨詢過程中，可能會多次切換問題，從產品功能咨詢到售后投訴，再到物流查詢。此時，會話級記憶能夠精準追蹤這些上下文信息，使 AI