7月31日，红熊AI「记忆觉醒·智能新生」2026产品发布会正式举行。
2026年，当AI Agent在千行百业加速落地，当AI学界对AGI的呼声越来越高，“记忆”的基石作用已愈发关键。
这场全网品牌曝光2.7亿次，直播340万+人观看的发布会上，红熊AI深度展示了「记忆科学」全栈产品生态：
- 底层是MemoryBear类脑记忆引擎，通过构建可长期沉淀、可主动调用的记忆管理系统，为AI装上海马体；
- 中层是红熊AI自主研发的OpenBear全模态通用大模型CodeBear编程大模型，通过原生记忆架构实现模型能力与记忆能力的统一；
- 上层是基于MemoryBear与OpenBear打造的的四大原生Agent应用——记忆型AI智能客服、智能营销、ChatBI与智能教育。
此次发布会，不仅是红熊AI核心技术产品的集中亮相，更标志着其已打通「记忆科学」从底层到应用的全链路闭环，是红熊AI迈向「记忆驱动 AGI」的坚实一步。
一、B+C双轮驱动，重构AI产业智能范式
当业界普遍用外挂式插件来应对AI“失忆症”时，红熊 AI 却笃定认为记忆要从模型底层长出来。
在发布会开场，红熊AI创始人兼CEO温德亮分享了他的洞察：未来的企业竞争，比得是“谁的AI决策链路更短”，因此，能显著缩短AI办公链路的“记忆”比算力更稀缺——能记住用户、记住上下文、记住历史的 AI，才是别人难以复制的商业壁垒。
随着AI落地进入关键节点，温德亮宣布红熊AI启动
“B+C”双轮驱动战略，通过全栈产品生态同时服务B端与C端用户，在B端沉淀稳定可靠的核心能力，在C端打磨易用、普适的用户体验，以长期主义深耕记忆科学，让红熊AI迈向全球化科技企业。我们始终锚定「把人工智能带入每一家企业」的使命，致力让红熊 AI 成为每个人的「智能大脑」与企业的「智能中枢」，用技术打破信息壁垒，重塑生产与协作方式，为社会创造可持续的长远价值。
二、MemoryBear 登顶记忆双榜：记忆驱动AGI加速到来
就在不久前，MemoryBear记忆引擎在全球两大权威记忆基准测试中双双登顶——LongMemEval总分95%，LoCoMo总分91.54%，刷新AI记忆赛道SOTA。
红熊AI模型研发总经理揭志敏在发布会上解读：AI的失忆其实是对“身份、时间、证据”的连续性断层，MemoryBear的路线在于把"类脑记忆"真正工程化，通过构建长在底层的认知引擎，覆盖记忆“形成-更新-遗忘-唤醒”完整动作，让记忆有结构、有时间、有来源、会演化，成为每一次思考的可复用认知。
发布会上，揭志敏还展示了有记忆引擎的AI在进入客服、教育、医疗随访、编程等真实工作流时，对行动准确率带来的巨大提升。
在红熊AI看来，学会“如何记住”，并理解“什么值得记住”，才能让AI成为持续演化的数字认知体，加速「记忆驱动 AGI」的到来。
三、记忆型通用大模型：OpenBear与CodeBear首次发布
在MemoryBear融入真实业务的过程中，红熊AI发现这套记忆引擎对大模型的底层能力有一定要求，市面上主流的通用大模型与之适配效果并不理想。
为了真正发挥记忆，红熊AI选择自研大模型，让记忆从模型底层长出来。
发布会现场，红熊AI 正式揭晓了覆盖B端、C端用户的两款大模型产品——OpenBear、CodeBear。
- 记忆型全模态通用大模型OpenBear
OpenBear是红熊AI自主研发、预训练的新一代AGI模型，采用先进的MOE稀疏混合专家架构。
与通用大模型不同的是，OpenBear将原生记忆架构写入模型底层，让模型能力与记忆能力无缝衔接，能够真正记住用户，理解用户，越来越懂用户。
“OpenBear是一个能和用户一起成长的AI搭子。”红熊AI应用兼通用AI产品总经理心也表示，“它记住你的习惯、风格与偏好，理解你的目标、场景与真实需求，在工作中交付更可靠的结果，在生活侧成为真正懂你的助手和伴侣。”
OpenBear 已在多个权威公开评测中展现出旗舰级的模型能力，即将正式开启公测。
在记忆引擎的赋能下，OpenBear 将成为企业里交付可靠结果的"AI 员工"，并承载更多原生 Agent 的落地。
- 记忆型编程大模型CodeBear
面向开发者和开发团队，红熊AI 同步首发了记忆型编程大模型CodeBear。
它同样基于记忆底座打造，通过把项目和团队的知识沉淀成四层记忆资产：
- 模式记忆——常见问题的处理路径；
- 结构记忆——模块依赖与调用链；
- 共识记忆——命名规范与团队约定；
- 决策记忆——每一次决策的路径和依据，以及踩过的坑。
通过记忆沉淀，CodeBear实现了在真实开发环境中自主理解需求-规划方案-编写代码-运行验证，并在每一次交互中积累经验，与开发团队共同成长。
红熊AI 副总裁兼产业孵化总经理王麟表示：“CodeBear不只是一个更聪明的编程助手，而是一个开发智能体操作系统。它将项目记忆、工程纪律与自主执行闭环叠加在一起，让 AI 编程从「帮你补全」进化到「替你开发」，推动AI编程范式跃迁。”
四、四大原生Agent应用：从“工具”向“伙伴”跨越
基于记忆底座MemoryBear与记忆型全模态大模型OpenBear ，红熊AI搭建起一套原生 Agent 架构，依托该架构打造的四款记忆型原生Agent应用——智能客服、智能营销、ChatBI、智能教育，让AI从一问一答的被动工具，进化为能主动理解、规划并完成业务的智能伙伴。
- 智能客服：不止回答问题，更要完成服务
红熊AI 基于原生记忆架构打造的记忆型AI智能客服，将IM客服、电话客服与AI外呼三个 Agent 整合成统一的服务体系，共享同一份客户身份、任务状态与服务记忆——客户在网页、企业微信或电话间切换渠道，接起的始终是"同一个客户"，无需每次从头讲起。
与传统只回答问题的客服机器人不同，红熊 AI 智能客服"不只回答问题，更要完成服务"——它听得懂客户诉求，并能直接调用企业工具查询订单、创建工单、写回业务结果，并在对话结束后把记忆留存下来，下次主动跟进。
红熊AI应用兼通用AI研发总经理汤昌江解读：红熊 AI 做智能客服的初衷，是让每一次服务都能被记住——只有被记住的客户，才会沉淀成长期的关系。
- 智能营销：让AI进入企业增长第一线
红熊AI智能营销体系，围绕内容、社媒、外呼、客户经营、智能销售五个Marketing Agent 展开协同——让每个 Agent 负责一项营销职能，在协同中覆盖从品牌曝光、客户连接到成交推进的完整链路。
与传统AI营销工具只交付单个动作不同，红熊AI Agent 能够理解目标、规划流程，并对最终的业务结果负责，让企业营销不再是散落的"动作"，而是一项被持续经营的工作。
红熊AI 运营总监冉洁表示，营销的本质不是把信息推给更多人，而是记住每一个值得被记住的人。
她详细阐述了在记忆底座支撑下，这套体系如何持续沉淀每一位客户的画像与互动轨迹：
- 内容营销 Agent自动生成并分发品牌内容；
- 社媒、外呼Agent在互动中识别意向，形成并流转销售线索；
- 智能销售Agent推进客户成交；
- 客户经营Agent则把一次性触达沉淀为长期关系，最终跑通"越用越懂客户"的营销闭环。
当AI营销拥有了记忆，企业增长才能从粗放的流量博弈，回归对客户的长期经营。
- ChatBI：理解数据意图，走向业务洞察
长期以来，业务人员想从数据里要一个答案，往往得写查询语句、排队等数据团队，即便拿到报表，跨部门协作还得先辩论数据真伪。
红熊AI的ChatBI应用，让对话即分析成为现实：基于NL2SQL能力，它能把自然语言直接转成查询。搭配记忆引擎，它能够记住多轮问答的分析脉络，不必每次从零提问；它能真正理解业务语义而非单纯匹配字段，让一线业务人员能够自主完成数据探索。
“真正的数据智能，不是让人去适应复杂的工具，而是让工具主动理解业务。”红熊AI副总裁葛金斌现场展示，在 ChatBI 里，一句提问就能跑通找表—取数—可视化—归因—预测—报告的全链路分析，这正是红熊 AI 提出的Vibe Querying 体验。
它不止告诉你数字，还能自动下钻定位根因、量化影响权重、输出优化建议，把分析从被动溯源推向主动洞察，让人人都是数据分析师不再是一句口号。
- 智能教育：让因材施教规模化落地
在传统教育体系中，因材施教与规模化教育往往难以平衡。
基于 MemoryBear 的长期记忆能力，红熊AI智能教育能够记住每个学习者的进度、薄弱点与学习节奏，并动态生成相适配的学习路径与内容。
发布会现场，红熊AI 副总裁蔡松晏展示了红熊AI智能教育的灵活部署能力。
它能够把记忆引擎注入学校自有MOOC、数字图书馆与智慧教学平台，并将点名、出题、作业诊断、能力阶梯、智能协作、DAG编排等每一个教学能力拆解成可按需组合、调用的Skill套装，并通过每一次交互，将教学记忆与经验沉淀为可复用的能力。
蔡松晏表示，AI时代的教育，不再是把同质化内容交付给所有人，而是真正看见并记住每一个具体的学习者，把因材施教变成一项规模化落地工程。
结语：记忆，定义下一代智能
从技术登顶到产品落地，红熊AI 把记忆科学从一句技术主张，变成了覆盖底层记忆引擎、中层记忆型大模型、上层原生Agent应用的全栈答卷。
而记忆的真正落点，可以延伸至一个更长远的命题——AGI。
在红熊AI看来，记忆正是 AGI得以成立的前提。只有拥有记忆，AI才能真正理解复杂世界，才能持续积累经验、演化出长期智能。
在智能爆发前夜，当行业在比拼参数与算力时，红熊AI选择记忆这一更稀缺、也更难复制的能力上，以长期主义精神回应“记忆驱动AGI”的技术命题，为下一代智能开启一扇门。
