Memoria AI-Nativa 2.0: Secondo Me

AI-native Memory 2.0: Second Me

March 11, 2025

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

cs.AI

Abstract

L'interazione umana con il mondo esterno coinvolge fondamentalmente lo scambio di memoria personale, sia con altri individui, siti web, applicazioni o, in futuro, agenti di intelligenza artificiale. Una parte significativa di questa interazione è ridondante, richiedendo agli utenti di fornire ripetutamente le stesse informazioni in contesti diversi. Le soluzioni esistenti, come le credenziali memorizzate nei browser, i meccanismi di autocompletamento e i sistemi di autenticazione unificata, hanno cercato di mitigare questa ridondanza fungendo da intermediari che memorizzano e recuperano i dati utente più comuni. L'avvento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) presenta un'opportunità per ridefinire la gestione della memoria attraverso un paradigma nativo per l'IA: SECOND ME. SECOND ME agisce come un sistema intelligente e persistente di scarico della memoria che conserva, organizza e utilizza dinamicamente le conoscenze specifiche dell'utente. Fungendo da intermediario nelle interazioni utente, può generare autonomamente risposte contestuali, precompilare le informazioni richieste e facilitare una comunicazione fluida con i sistemi esterni, riducendo significativamente il carico cognitivo e l'attrito nell'interazione. A differenza delle tradizionali soluzioni di memorizzazione dei dati, SECOND ME va oltre la semplice conservazione statica delle informazioni sfruttando la parametrizzazione della memoria basata su LLM. Ciò consente un'organizzazione strutturata, un ragionamento contestuale e un recupero adattivo delle conoscenze, facilitando un approccio più sistematico e intelligente alla gestione della memoria. Man mano che agenti personali guidati dall'IA come SECOND ME diventano sempre più integrati negli ecosistemi digitali, SECOND ME rappresenta un passo cruciale verso il potenziamento dell'interazione uomo-mondo con sistemi di memoria persistenti, consapevoli del contesto e auto-ottimizzanti. Abbiamo reso disponibile il sistema di distribuzione completamente localizzabile su 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.