11月2日，阿里雲宣佈對其Memory服務進行全面升級，重點面向Personal Agent場景增強用戶偏好、計劃及歷史約定的長期記憶與個性化處理能力，並全面提供 [MCP] 與 [CLI] 等主流接入方式。

該服務通過從對話中實時提取關鍵信息，並按規則自動將其保存爲用戶畫像與結構化記憶。在後續交互中，系統可根據用戶身份與當前問題精準檢索並調用相關上下文，實現持續跟進用戶需求並有效減少重複詢問。

評測數據顯示，在近期公佈的 [HaluMem-medium] 對比中，Memory 在記憶提取的召回率、準確率[F1]指標及記憶問答 C指標上均斬獲最高分;在 PersonaMem-v2]評測中，其以 56.82]的總體得分位列參評的 [8] 個系統之首，並在9個任務維度中的 [7] 項取得第一。

在實際應用場景中，以理財諮詢爲例，系統能夠自動歸納用戶的風險偏好與資金流動性需求並生成畫像，在後續對話中協同 [Agent] 完成產品比對與風險提醒，並在用戶偏好發生變化時動態更新記憶。目前，開發者不僅可在控制檯自定義記憶規則、畫像字段及追蹤檢索效果，還能通過 API、MCP或 CLI將該能力無縫接入 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code]以及 OpenClaw]等主流 [Agent] 工具與框架。此外，Memory]可與 Skill]模塊深度配合，實現個體偏好與可複用任務流程的解耦與高效協同。

此次升級標誌着個人助理正加速突破傳統單輪對話的上下文瓶頸，向兼具深度個性化與長期伴隨能力演進，爲 [Agent] 深入複雜垂直場景提供了堅實的基礎設施支撐。