AI-native Geheugen 2.0: Tweede Ik

AI-native Memory 2.0: Second Me

March 11, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

De interactie van mensen met de externe wereld omvat fundamenteel de uitwisseling van persoonlijke herinneringen, of dit nu is met andere individuen, websites, applicaties of, in de toekomst, AI-agents. Een aanzienlijk deel van deze interactie is redundant, waarbij gebruikers herhaaldelijk dezelfde informatie moeten verstrekken in verschillende contexten. Bestaande oplossingen, zoals in browsers opgeslagen inloggegevens, automatische invulmechanismen en geünificeerde authenticatiesystemen, hebben geprobeerd deze redundantie te verminderen door als tussenpersonen te fungeren die veelgebruikte gebruikersgegevens opslaan en ophalen. De opkomst van grote taalmodelen (LLMs) biedt een kans om geheugenbeheer opnieuw te definiëren via een AI-native paradigma: SECOND ME. SECOND ME fungeert als een intelligent, persistent geheugenoffloadsysteem dat gebruikersspecifieke kennis behoudt, organiseert en dynamisch benut. Door als tussenpersoon te dienen in gebruikersinteracties, kan het autonoom contextbewuste reacties genereren, vereiste informatie vooraf invullen en naadloze communicatie met externe systemen faciliteren, waardoor de cognitieve belasting en interactiewrijving aanzienlijk worden verminderd. In tegenstelling tot traditionele geheugenopslagoplossingen gaat SECOND ME verder dan statische gegevensretentie door gebruik te maken van LLM-gebaseerde geheugenparameterisatie. Dit maakt gestructureerde organisatie, contextueel redeneren en adaptieve kennisretrieval mogelijk, wat leidt tot een meer systematische en intelligente benadering van geheugenbeheer. Naarmate AI-gedreven persoonlijke agents zoals SECOND ME steeds meer worden geïntegreerd in digitale ecosystemen, vertegenwoordigt SECOND ME een cruciale stap naar het versterken van mens-wereldinteractie met persistente, contextbewuste en zelfoptimaliserende geheugensystemen. We hebben het volledig lokaliseerbare implementatiesysteem openbaar gemaakt op 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.