用于 AI 应用的内存基础设施层

大多数 AI 应用从一个简单的上下文变量开始，最终却形成了一个脆弱的自定义内存系统——平面的 JSON 文件、临时的数据库架构，或被迫作为内存使用的过载向量存储。这些在规模上会崩溃，缺乏结构，并且没有冲突检测、版本控制或访问控制。内存是一个基础设施问题；它值得一个基础设施解决方案。

通过单一 API 提供六种类型的内存类别——MemoryLake 通过统一的 API 提供六种结构化的内存类型：背景、事实、事件、对话、反思和技能。您的应用程序写入正确的类型；检索是精确且有序的。

支持集群级内存操作的 Python SDK——Python SDK 支持集群级的读写，使得在大型用户基础、代理队列或多租户应用中管理内存变得实用，无需自定义编排。

内置合规性的 AES-256 加密——内存数据在静态和传输过程中均采用 AES-256 端到端加密。MemoryLake 获得 ISO 27001 和 SOC 2 Type II 认证，符合 GDPR 和 CCPA 标准——无需额外的合规工作即可投入生产。

1. 连接——使用您的 API 密钥通过 MemoryLake REST API 进行身份验证，或安装 Python SDK (pip install memorylake)。支持代理框架的 MCP 集成。
2. 结构——根据您的应用逻辑将内存项写入类型化类别。事实内存包括自动冲突检测和版本控制。所有写入都带有时间戳和来源属性。
3. 重用——按类型、语义相似性或结构化过滤查询内存。API 以毫秒级返回有序结果，准备选择性地注入到您的模型上下文中。

MemoryLake 专为开发团队设计，构建将在生产中运行的 AI 应用——SaaS 产品、内部 AI 工具、研究平台和 AI 驱动的数据应用。当用户数量、会话量或数据复杂性超过快速自定义解决方案的处理能力时，它就是您的应用所需的内存层。