Memoria Nativa de IA 2.0: Segundo Yo

AI-native Memory 2.0: Second Me

March 11, 2025

Autores: Jiale Wei, Xiang Ying, Tao Gao, Felix Tao, Jingbo Shang

cs.AI

Resumen

La interacción humana con el mundo externo implica fundamentalmente el intercambio de memoria personal, ya sea con otros individuos, sitios web, aplicaciones o, en el futuro, agentes de IA. Una parte significativa de esta interacción es redundante, ya que requiere que los usuarios proporcionen repetidamente la misma información en diferentes contextos. Las soluciones existentes, como las credenciales almacenadas en el navegador, los mecanismos de autocompletado y los sistemas de autenticación unificada, han intentado mitigar esta redundancia actuando como intermediarios que almacenan y recuperan datos de usuario comúnmente utilizados. El surgimiento de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) presenta una oportunidad para redefinir la gestión de la memoria a través de un paradigma nativo de IA: SECOND ME. SECOND ME actúa como un sistema inteligente y persistente de descarga de memoria que retiene, organiza y utiliza dinámicamente el conocimiento específico del usuario. Al servir como intermediario en las interacciones del usuario, puede generar respuestas conscientes del contexto de manera autónoma, prellenar información requerida y facilitar una comunicación fluida con sistemas externos, reduciendo significativamente la carga cognitiva y la fricción en la interacción. A diferencia de las soluciones tradicionales de almacenamiento de memoria, SECOND ME va más allá de la retención estática de datos al aprovechar la parametrización de memoria basada en LLMs. Esto permite una organización estructurada, razonamiento contextual y recuperación adaptativa de conocimiento, facilitando un enfoque más sistemático e inteligente para la gestión de la memoria. A medida que los agentes personales impulsados por IA, como SECOND ME, se integran cada vez más en los ecosistemas digitales, SECOND ME representa un paso crítico hacia la mejora de la interacción humano-mundo con sistemas de memoria persistentes, conscientes del contexto y autooptimizables. Hemos publicado el sistema de implementación completamente localizable en GitHub: https://github.com/Mindverse/Second-Me.

English

Human interaction with the external world fundamentally involves the exchange of personal memory, whether with other individuals, websites, applications, or, in the future, AI agents. A significant portion of this interaction is redundant, requiring users to repeatedly provide the same information across different contexts. Existing solutions, such as browser-stored credentials, autofill mechanisms, and unified authentication systems, have aimed to mitigate this redundancy by serving as intermediaries that store and retrieve commonly used user data. The advent of large language models (LLMs) presents an opportunity to redefine memory management through an AI-native paradigm: SECOND ME. SECOND ME acts as an intelligent, persistent memory offload system that retains, organizes, and dynamically utilizes user-specific knowledge. By serving as an intermediary in user interactions, it can autonomously generate context-aware responses, prefill required information, and facilitate seamless communication with external systems, significantly reducing cognitive load and interaction friction. Unlike traditional memory storage solutions, SECOND ME extends beyond static data retention by leveraging LLM-based memory parameterization. This enables structured organization, contextual reasoning, and adaptive knowledge retrieval, facilitating a more systematic and intelligent approach to memory management. As AI-driven personal agents like SECOND ME become increasingly integrated into digital ecosystems, SECOND ME further represents a critical step toward augmenting human-world interaction with persistent, contextually aware, and self-optimizing memory systems. We have open-sourced the fully localizable deployment system at GitHub: https://github.com/Mindverse/Second-Me.