AI长期记忆作为产品护城河的潜力 - 当前大多数基于大模型的AI助手、客服和虚拟伴侣的交互仍停留在一次性对话层面，会话结束后信息被重置，这削弱了用户信任感和黏性，难以支撑持续性关系[4] - 长期记忆应被置于产品架构的核心设计层，而非作为事后补充的附属模块，其关键在于过滤值得保留的事件、持续更新记忆以及向用户开放管理入口[4] - 在产品功能极易被复制的竞争环境中，真正难以克隆的是“产品如何学习”，即利用记忆在持续交互中形成对用户更细致的理解，这被视为AI产品的“下一个护城河”[4] - AI产品的记忆结构可分为三层：短期记忆由上下文窗口承担，中期记忆依托向量数据库存储语义片段，长期记忆通过标签化和压缩归档保留用户历史与演化轨迹[4] - 随着交互累积，三层记忆的联动会强化系统对用户目标、语气和决策习惯的建模，形成“行为复利”，其产生的上下文沉淀难以通过简单复制迁移[4] AI长期记忆的不同产品路线 - 行业内正出现不同路线之争，有的公司强调记忆的“第二大脑”功能，也有公司从“个人助理”角度出发培养用户新产品使用习惯[1] - 当前围绕AI长期记忆已形成多种产品路线，在战略叙事上各有侧重，包括强调隐私安全、追求低成本高效、聚焦速度体验以及主张一体化整合等[5] - 不同厂商围绕“记什么”、“为谁记”以及“记多久”等角度做出路线选择，试图凭借不同的记忆“护城河”成为市场赢家[4]