---
title: 参数记忆 (正在开发中)
---

::note
**正在开发中**
该功能仍在积极开发中，敬请期待更新！
::

`参数记忆 (Parametric Memory)` 是 MemOS 架构中核心的**长期知识与能力载体**。与明文记忆或激活记忆不同，参数化记忆将语言结构、世界知识以及通用推理能力的深度表征进行编码，直接嵌入在模型的权重之中。

在 MemOS 的架构设计中，参数化记忆不仅仅局限于静态的预训练权重，它还包含了**LoRA 适配器**和专家插件模块等模块化的权重组件。这使得你能够在无需重新训练整个模型的情况下，逐步扩展或定制 LLM 的能力。

例如，你可以将结构化或固定的知识提炼为参数形式，将其保存为独立的**能力模块 (Capability Blocks)**，并在推理过程中动态加载或卸载。这使得为法律推理、财务分析或特定领域摘要等任务创建“专家子模型”变得轻而易举——而这一切都由 MemOS 统一管理。

## 设计目标

::list{icon="ph:check-circle-duotone"}
-  **可控性** — 支持按需生成、加载、切换或组合参数模块。
-  **可塑性** — 与明文记忆和激活记忆协同演进；支持知识的提炼与回滚。
-  **可追溯性** *(开发中)* — 提供参数模块的版本控制与管理功能。
::

## 当前状态

`参数化记忆 (Parametric Memory)` 目前仍处于设计和原型验证阶段。我们计划在未来的版本中发布用于生成、压缩以及热插拔参数模块的 API，旨在更好地支持多任务、多角色及多智能体架构。

请持续关注我们的更新！

## 相关模块

虽然参数记忆正在开发中，但今天你已经可以尝试这些:
- **[GeneralTextMemory](/open_source/modules/memories/general_textual_memory)**: 基于向量的灵活语义存储
- **[TreeTextMemory](/open_source/modules/memories/tree_textual_memory)**: 结构化、层次化和知识图谱
- **[Activation Memory](/open_source/modules/memories/kv_cache_memory)**: 高效的运行时状态缓存

## 开发者注意事项

参数化记忆将补全 MemOS 关于统一 **Memory³** 架构的愿景：
- **参数化记忆**: 内化与嵌入的隐式知识
- **激活记忆**: 短暂的运行时状态
- **明文记忆**: 结构化、可追溯的显式外部记忆

三者有机结合，将构建出一个适应性强、可持续进化且具备可解释性的智能系统。
