AI-native Speicher 2.0: Zweites Ich

AI-native Memory 2.0: Second Me

March 11, 2025

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

cs.AI

Zusammenfassung

Die Interaktion des Menschen mit der externen Welt beinhaltet grundsätzlich den Austausch von persönlichen Erinnerungen, sei es mit anderen Personen, Websites, Anwendungen oder, in Zukunft, KI-Agenten. Ein erheblicher Teil dieser Interaktion ist redundant, da Nutzer dieselben Informationen in verschiedenen Kontexten wiederholt bereitstellen müssen. Bestehende Lösungen wie im Browser gespeicherte Zugangsdaten, Autofill-Mechanismen und vereinheitlichte Authentifizierungssysteme haben versucht, diese Redundanz zu verringern, indem sie als Vermittler fungieren, die häufig verwendete Nutzerdaten speichern und abrufen. Die Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) bietet die Möglichkeit, das Speichermanagement durch ein KI-natives Paradigma neu zu definieren: SECOND ME. SECOND ME fungiert als intelligentes, persistentes Speicherablagesystem, das nutzerspezifisches Wissen bewahrt, organisiert und dynamisch nutzt. Indem es als Vermittler in Nutzerinteraktionen agiert, kann es autonom kontextbewusste Antworten generieren, erforderliche Informationen vorausfüllen und nahtlose Kommunikation mit externen Systemen ermöglichen, wodurch die kognitive Belastung und Interaktionsreibung erheblich reduziert werden. Im Gegensatz zu traditionellen Speicherlösungen geht SECOND ME über die statische Datenspeicherung hinaus, indem es LLM-basierte Speicherparametrisierung nutzt. Dies ermöglicht eine strukturierte Organisation, kontextbezogenes Denken und adaptives Wissenabrufen, was einen systematischeren und intelligenteren Ansatz für das Speichermanagement fördert. Da KI-gesteuerte persönliche Agenten wie SECOND ME zunehmend in digitale Ökosysteme integriert werden, stellt SECOND ME einen entscheidenden Schritt dar, um die Mensch-Welt-Interaktion mit persistenten, kontextbewussten und selbstoptimierenden Speichersystemen zu erweitern. Wir haben das vollständig lokalisierbare Bereitstellungssystem auf GitHub veröffentlicht: 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.