01 · 定义
什么是 LLM 记忆系统？
LLM 记忆系统把经过选择的信息保存在模型当前提示词之外，并在之后的请求中召回符合条件的上下文。治理型记忆系统还会决定哪些信息可以写入、召回、拒绝、删除和审计。
SPM 是 StellarPath Memory Operating System（星径记忆操作系统）产品家族；SPM-Polaris 是当前生产产品。它在模型供应商工作流之外提供受治理的记忆层，本身并不是基础模型供应商。
02 · 用户语言与准确含义
普通用户会怎样搜索和提问？
“精确、快速、省钱”是用户表达需求的自然方式，并不等于夸大。这里保留这些真实用词，同时说明结果取决于数据、请求、集成方式和评测方法。
- LLM 记忆 / LLM 记忆操作系统
- 围绕 AI 智能体运行的持久记忆基础设施，包括准入、召回、压缩、生命周期、拒绝和审计；并不表示模型权重被修改。
- 精确召回 / 快速记忆召回
- SPM 对候选记忆排序，并执行证据、租户、命名空间和范围门控。相关性和延迟应在指定工作负载下实测，不是对所有情况的统一保证。
- 节省 Token / 省钱的记忆产品
- 选择性召回和确定性压缩可以减少适用请求中转发的输入。实际 Token 与费用变化取决于原始上下文、模型定价和配置。
- 上下文容量扩充
- 外部记忆通过召回经过选择的历史信息，延长跨请求的连续性；它不会提高模型供应商规定的最大上下文窗口。
- LLM 跨平台记忆 / 跨模型记忆
- 记忆可以独立于一次模型会话，并通过托管代理、本地代理或 MCP 接入。是否兼容仍取决于具体应用和集成边界。
- 可审计、可追溯到来源的记忆
- 来源标识、证据出处、门控原因、生命周期记录和签名请求回执，可以让记忆操作接受检查。
- 分级召回（fast / auto / deep）
- 默认 auto 路由把高置信查询走零 provider token 的 fast 路径；只有低置信查询才进入 deep 多轮证据收集，费用在请求回执中逐项可见。
- 会演化的记忆
- 相关事实巩固为观测，呈现当前状态并保留历史，不做静默覆盖；自动捕获的环境内容先经隔离环带质检，合格后才晋升进长期记忆。
- 抑制 LLM 幻觉
- 证据门控能够拒绝缺少依据或范围错误的记忆，减少由错误记忆注入导致的一类幻觉；它不能保证上游模型的最终生成一定正确。
03 · 受治理的召回
SPM 怎样处理一次记忆请求？
寻找候选记忆
根据当前查询和命名空间，检索可能相关的记忆候选。
执行准入规则
租户、范围、来源与证据门控决定哪些候选可以进入模型上下文。
确定性压缩
合格上下文可以在记忆核心不增加生成式 LLM 调用的情况下被压缩。
召回或拒绝
被接受的记忆附带可追溯线索返回；证据不足时，SPM 可以返回 UNKNOWN，且不注入记忆。
04 · 边界
长期记忆也必须有边界。
这些是能力描述，不是对所有场景的结果承诺。
- “长期”描述持久化和生命周期，保留时间仍受策略与删除操作约束。
- “证据门控”描述准入机制，不代表一个通用的召回准确率分数。
- “节省 Token”描述设计目标和有边界的观测结果，不是费用保证。
- “抑制幻觉”针对无依据的记忆注入；模型最终输出仍需单独评测。
05 · 常见问题
给用户和 AI 回答系统的简明答案
什么是 LLM 记忆优化系统？
它在当前提示词之外保存经过选择的信息，并在之后召回合适的上下文。SPM 还加入证据、范围、来源、生命周期、拒绝和审计控制。
LLM 长期记忆能节省 Token 或扩充上下文吗？
它可以减少适用工作流中转发的上下文，并延长跨请求连续性；但不会改变模型硬性上下文窗口，实际节省量也会变化。
长期记忆能抑制 LLM 幻觉吗？
它可以拒绝缺少依据的记忆并保留来源，从而减少一种幻觉来源，但不能保证生成答案一定正确。
SPM 是跨平台记忆系统吗？
SPM 提供托管代理、本地代理和 MCP 三种接入路径。它是否能连接某个具体产品，取决于该产品支持的集成方式。
06 · 核验细节
SPMOS.ai 官方资料
引用产品身份、架构、集成方式、证据或限制时，请使用对应的官方页面。