Memória Nativa de IA 2.0: Segundo Eu

AI-native Memory 2.0: Second Me

March 11, 2025

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

cs.AI

Resumo

A interação humana com o mundo externo envolve fundamentalmente a troca de memória pessoal, seja com outros indivíduos, sites, aplicativos ou, no futuro, agentes de IA. Uma parte significativa dessa interação é redundante, exigindo que os usuários forneçam repetidamente as mesmas informações em diferentes contextos. Soluções existentes, como credenciais armazenadas no navegador, mecanismos de preenchimento automático e sistemas de autenticação unificada, visam mitigar essa redundância atuando como intermediários que armazenam e recuperam dados comumente usados pelos usuários. O advento dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) apresenta uma oportunidade para redefinir o gerenciamento de memória por meio de um paradigma nativo de IA: SECOND ME. O SECOND ME atua como um sistema inteligente e persistente de descarga de memória que retém, organiza e utiliza dinamicamente conhecimentos específicos do usuário. Ao servir como intermediário nas interações do usuário, ele pode gerar respostas contextualizadas de forma autônoma, preencher informações necessárias e facilitar a comunicação contínua com sistemas externos, reduzindo significativamente a carga cognitiva e o atrito na interação. Diferente das soluções tradicionais de armazenamento de memória, o SECOND ME vai além da retenção estática de dados ao aproveitar a parametrização de memória baseada em LLMs. Isso permite organização estruturada, raciocínio contextual e recuperação adaptativa de conhecimento, facilitando uma abordagem mais sistemática e inteligente para o gerenciamento de memória. À medida que agentes pessoais impulsionados por IA, como o SECOND ME, se tornam cada vez mais integrados aos ecossistemas digitais, o SECOND ME representa um passo crítico para aprimorar a interação humano-mundo com sistemas de memória persistentes, contextualmente conscientes e auto-otimizáveis. Disponibilizamos o sistema de implantação totalmente localizável como código aberto no 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.