在人工智能交互场景中，记忆能力是实现个性化服务与智能决策的关键。Mem0 通过设计分层记忆架构，实现了对用户、会话和智能体状态的多级管理。各层级记忆既相互独立存储，又通过精密的关联机制协同运作，确保在不同场景下都能提供精准的上下文支持，显著提升 AI 交互的智能性与个性化水平。以下将深入解析其具体实现方式。

一、多级记忆的核心层级划分

1. 用户级记忆（User Memory）

用户级记忆如同 AI 系统为每个用户建立的 “个人档案”，用于长期保存用户的个性化偏好、历史交互习惯、身份属性等重要信息。例如，用户喜欢的语言风格是正式严谨还是轻松幽默，常用功能设置是倾向简洁模式还是全功能模式，以及过往的购买记录、咨询偏好等。这些信息在跨会话场景中发挥着关键作用，为同一用户的所有交互提供全局上下文。

以电商客服场景为例，当用户曾在一次聊天中提到对产品 A 的偏好，后续再次咨询时，AI 客服系统能够基于用户级记忆，主动推荐产品 A 的相关配件或优惠活动，实现真正意义上的个性化服务，增强用户体验的连贯性与满意度。

2. 会话级记忆（Session Memory）

会话级记忆专注于记录当前会话的实时交互历史，是确保单一会话内逻辑连贯性的核心。它详细存储本轮对话的主题、已讨论的问题、未完成的任务等信息。在实际应用中，用户在一次客服咨询过程中，可能会多次切换问题，从产品功能咨询到售后投诉，再到物流查询。此时，会话级记忆能够精准追踪这些上下文信息，使 AI