近日，阿里云Memory服务升级：面向Personal Agent场景，增强对用户偏好、计划和历史约定的记忆能力，并提供 MCP、CLI等接入方式。Memory是阿里云百炼的核心服务之一，近期在HaluMem-medium长期记忆与 PersonaMem-v2个性化记忆评测中取得领先表现，为Agent持续理解用户、提供个性化服务提供支持。
随着 Agent 从单次问答走向持续的个人服务，如何准确记住信息、随需求变化更新记忆，并在后续任务中调用，成为影响服务体验的重要因素。仅依赖当前会话，难以延续对用户的长期理解；将全部历史对话加入提示词，则会增加成本与信息干扰。
Memory从对话中提取关键信息，按规则保存为记忆与用户画像。在后续会话中，Agent根据用户身份和当前问题检索相关记忆，将其加入任务上下文，用于生成回应。新的有效信息可继续写入记忆，帮助Agent 持续跟进用户需求，减少重复询问。
在近期 HaluMem-medium对比结果中，Memory在记忆提取的召回率、准确率、F1，以及记忆问答 C 指标四项上均取得最高分；在PersonaMem-v2评测中，Memory以 56.82的总体得分位列所列8个系统第一，并在9个任务维度中的7项取得最高分。
HaluMem-medium主要考察记忆系统对历史信息的提取与使用能力；PersonaMem-v2 则聚焦长期交互中的用户理解、隐式偏好推断、偏好更新与个性化回应能力，为个人智能体能否准确记住信息、结合用户需求提供服务提供评测参考。
以理财咨询场景为例，当用户表示“偏稳健、半年内可能用钱、不希望有太大波动”时，Memory可将风险偏好、资金使用期限和流动性需求保存为用户画像。在之后的新会话中，Agent可调用相关画像，结合产品资料与业务规则开展比较和风险提醒。当用户的目标或偏好发生变化时，Agent可先确认、再更新记忆。其中，Memory负责信息保存与召回，产品比较和风险提醒由Agent完成。
在接入方面，开发者可通过API完成记忆写入、查看和语义检索，也可通过MCP、CLI，将记忆能力接入 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code、OpenClaw等Agent工具与框架，融入已有工作流。
在阿里云百炼Agent Studio中，开发者可通过控制台为Agent配置记忆库，也可在工作流应用中通过记忆插件读写记忆，无需自行搭建记忆存储与检索链路。如需将 Agent托管至云端运行，还可使用Managed Agent服务。
Memory可与Skill配合使用。Memory保存用户的个体偏好，Skill封装可复用的任务流程。例如，开发者可将读取用户画像、分析产品风险、检查需求匹配等步骤封装为理财咨询Skill，每次执行时调用用户最新画像，让服务方法随任务复用、服务内容随用户调整。
目前，开发者可前往阿里云百炼Memory Playground体验记忆写入与检索，为Agent接入长期记忆能力，让每次新对话都能延续对用户的理解。
