三层集成，一份记忆
让记忆走完全程。
MemoryLake 站在「你的工作已经沉淀的地方」和「需要答案的人」之间。数据进来，模型和 Agent 在上面推理，结果落到团队原本就在说话的地方。
一条链路，三层
每一层单独用都成立。三层接起来才闭环：团队学到的东西，不用讲第二遍。
1
接入数据源
2
把记忆交给模型和 Agent
3
发布到团队说话的地方
1第一层 · 接入数据源
接入数据源
记忆得有来处。把 MemoryLake 指向团队已经在用的网盘、办公套件和对话记录，它会随着这些内容变化持续读取。
网盘与办公套件
飞书
钉钉
WPS 365
OneDrive
SharePoint
Google Drive
Dropbox
百度网盘连接器绑定个人空间；团队与组织空间通过上传、API、SDK 摄入。
对话历史导入
ChatGPT
Claude
Gemini直接写入
上传
REST API
SDK
2第二层 · 接入模型与 Agent
把记忆交给模型和 Agent
记忆与模型无关。编程工具、桌面对话客户端、你自己的代码、自主 Agent，都能通过 MCP 或 API 读到同一份记忆——换谁来拿，拿到的是同一份。
编程工具
对话客户端与扩展
自主 Agent
协议与 SDK
天生与模型无关
记忆不属于写下它的那个模型。换模型，记忆跟着走。
OpenAIAnthropicGemini
Qwen
DeepSeek3第三层 · 发布到 IM 与数字员工
发布到团队说话的地方
没人看见的答案不算答案。接上 IM 渠道，Agent 就在团队原本的聊天里接住 @、文件和会话——不用再多学一个工具。
IM 渠道
Slack
或者，直接招一位数字员工
Roster 比「接一个渠道」再进一步：数字员工有自己的 IM 账号、岗位说明、季度 OKR、存在 MemoryLake 里的长期记忆，以及一位审批关键动作的主管。目前运行在钉钉内，发送层可替换，其他平台可以跟进。
了解 Roster手把手接入指南
最常被配置的几个集成，都有官方步骤文档。