# MemOS 2.0开源更新，实现AI"执行即学习"

- 来源：Berryxia.AI (@berryxia)
- 发布时间：2026-05-21 21:22
- AIHOT 分数：64
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmpfkkk6d07bysljwdfc6oqx9
- 原文链接：https://x.com/berryxia/status/2057451892423508248

## AI 摘要

MemOS 2.0开源项目发布，其核心功能“执行即学习”将AI记忆从语义检索升级为自主学习系统。该功能在Agent完成任务时，将执行过程自动拆解为可评分、可复用的经验单元，并通过双重反馈机制分层提炼、强化高效路径。这使得Agent能自动复用已习得的工作模式（如代码风格、处理逻辑），实现持续进化，越用越懂用户。更新同时支持Hermes与OpenClaw工具无缝迁移。

## 正文

兄弟们，MemOS 2.0 开源项目又更新了！
Github 已经斩获9.3K Star ⭐️~

这次直接把"AI记忆"从高级剪贴板升级成了真·执行即学习。

以前很多记忆方案，就是把聊天记录存下来，加个语义检索，看起来有记忆，实际上还是RAG那一套。

这次MemOS Local Plugin 2.0最狠的功能，叫"执行即学习"。

它不只记你说过什么，而是当Agent帮你完成任务的时候，把整个执行过程拆成可学习的单元。

哪一步找到了关键线索，哪一步只是低效试探，哪次反思带来了后续成功。

这些经验会自动分层提炼：

最底层是原始轨迹，往上是通用套路，再往上是长期世界模型，最上层变成肌肉记忆的技能。

双重反馈机制自动评分，有用的反复强化，低效的慢慢淡忘。

以前用OpenClaw写工具，第一轮磨出来的代码风格、命名习惯、错误处理方式，换个对话或者过两天基本就丢了，又得从头讲一遍。

现在2.0上线后，第二天新任务，它自己就把上一轮我们一起磨出来的那套写法直接用上了。

这已经不是"记住上下文"了，而是Agent在帮你干活的同时，自动在复盘、提炼、进化。

越用越懂你，越用越像你的专属助手。

这次还支持Hermes和OpenClaw无缝迁移，一行命令就能装，Memory Viewer把整条记忆链路看得清清楚楚。

还是有点意思给Hermes 和OpenClaw 都可以整起来

地址见评论区~~~

### 引用推文

> 耳朵：MemOS 又有新进展了。 现在搞 AI Memory 的方案不少,但很多还是把聊天记录存下来这个层面,看着像有记忆,实际上就是给 markdown 加了一个语义检索。 @MemOS_dev 做记忆系统已经有一段时间了,从 1.0 一路走到 2.0,现在回头看其实一个共识在慢慢变清晰:下一步真正决定 Agent 好不好...