红熊AI产品发布会：全网超2.7亿曝光，340万人观看，打通记忆科学全栈生态|编程|引擎|机器人|红熊ai|agent_网易订阅

 人参与 | 时间：2026-08-08 20:45:04
红熊AI产品发布会：全网超2.7亿曝光，340万人观看，打通记忆科学全栈生态|编程|引擎|机器人|红熊ai|agent_网易订阅
7月31日，红熊会全红熊红熊AI「记忆觉醒·智能新生」2026产品发布会正式举行。产品程引2026年，发布当AI Agent在千行百业加高效落地，网超t网当AI学界对AGI的亿曝忆科易订阅呼声越来越高，“记忆”的光万基石功能已愈发题。这场全网品牌曝光2.7亿次，人观直播340万+人观看的看打发布会上，红熊AI深度展示了「记忆科学」全栈产品生态：底层是通记态编MemoryBear类脑记忆引擎，通过构建可首先期沉淀、学全可主动调用的栈生记忆管理系统，为AI装上海马体；中层是擎机器人红熊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红熊会全红熊统一；上层是基于MemoryBear与OpenBear打造的的四大原生Agent采取——记忆型AI智能客服、智能营销、产品程引ChatBI与智能教育。发布此次发布会，不仅是红熊AI题技术产品的集中亮相，更标志着其已打通「记忆科学」从底层到采取的全链路闭环，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常用用外挂式插件来处理AI“失忆症”时，红熊 AI 却笃定认为记忆关键从模型底层首先出来。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。△ 红熊AI创始人兼CEO温德亮随着AI落地进入题节点，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端沉淀稳固可靠的题能力，在C端打磨易用、普适用的用户体验，以首先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」，用技术打破材料壁垒，重塑生产与协作方式，为社会创造可持续的首先远价值。二、MemoryBear 登不过记忆双榜：记忆驱动AGI加高效到来就在不久前，MemoryBear记忆引擎在全球两大权威记忆基准测试中双双登不过——LongMemEval总分95%，LoCoMo总分91.54%，刷新AI记忆赛方式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”的后续性断层，MemoryBear的路线在于把"类脑记忆"真正工程化，通过构建首先在底层的认知引擎，覆盖记忆“形成-更新-遗忘-唤醒”完善动作，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。△ 红熊AI模型研发总经理揭志敏发布会上，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高。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，加高效「记忆驱动 AGI」的到来。三、记忆型通用大模型：OpenBear与CodeBear首先次发布在MemoryBear融入真实业务的流程中，红熊AI发现这套记忆引擎对大模型的底层能力有一定需，市面上主流的通用大模型与之适用配成效并不理想。为了真正发挥记忆，红熊AI选项自研大模型，让记忆从模型底层首先出来。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OpenBearOpenBear是红熊AI自主研发、预训练的新一代AGI模型，采取先进的MOE稀疏混合专家架构。与通用大模型不一样的是，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首先的AI搭子。”红熊AI采取兼通用AI产品总经理心也表示，“它记住你的习惯、风格与偏好，理解你的目的、场景与真实需，在工作中交付更可靠的结荚，在生活侧成为真正懂你的助手和伴侣。”△ 红熊AI采取兼通用AI产品总经理心也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荚的"AI 员工"，并承载更多原生 Agent 的落地。记忆型编程大模型CodeBear照章性开发者和开发团队，红熊AI 同步首先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——常用状况的处理馗；结构记忆——模块依赖与调用链；共识记忆——命名原则与团队约定；决策记忆——每一次决策的馗和依据，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-规划方式划-编写代码-运行验明正身，并在每一次交互中积往往经验，与开发团队共同成首先。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、工程纪律与自主实施闭环叠加在一起，让 AI 编程从「帮你补全」进化到「替你开发」，促进AI编程范式跃迁。”△ 红熊AI副总裁兼产业孵化总经理王麟四、四大原生Agent采取：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采取——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、规划并实现业务的智能伙伴。智能客服：不止回答状况，更关键实现服务红熊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方式，接起的始终是"同一个客户"，无需每次从头讲起。△ 红熊AI采取兼通用AI研发总经理汤昌江与传统只回答状况的客服机器人不一样，红熊 AI 智能客服"不只回答状况，更关键实现服务"——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、写回业务结荚，并在对话结束后把记忆留存下来，下次主动跟进。红熊AI采取兼通用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，才会沉淀成首先期的关系。智能营销：让AI进入企业增首先首先线红熊AI智能营销体系，围绕材料、社媒、外呼、客户经营、智能销售五个Marketing Agent 展开协同——让每个 Agent 负责一项营销效果，在协同中覆盖从品牌曝光、客户连接到成交推进的完善链路。与传统AI营销工具只交付单个动作不一样，红熊AI Agent 能够理解目的、规划步骤，并对最后的业务结荚负责，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，营销的本质不是把材料推给更多人，而是记住每一个值得被记住的人。她详详见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：材料营销 Agent自动生成并分发品牌材料；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首先期关系，最后跑通"越用越懂客户"的营销闭环。当AI营销具有了记忆，企业增首先才能从粗放的流量博弈，回归对客户的首先期经营。ChatBI：理解数据意图，走向业务洞察首先期以来，业务人员想从数据里关键一个答案，频仍得写查询语句、排队等数据团队，即便拿到报表，跨部门协作还得先辩比如数据真伪。红熊AI的ChatBI采取，让对话即探究成为现实：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探究脉络，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实现数据探索。△ 红熊AI副总裁葛金斌“真正的数据智能，不是让人去适用应复杂的工具，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—报告的全链路探究，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、量化意义权重、输出改进提议，把探究从被动溯源推向主动洞察，让人人都是数据探究师不再是一句口号。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频仍难以平衡。基于 MemoryBear 的首先期记忆能力，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，并动态生成相适用配的学习馗与材料。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。△ 红熊AI副总裁蔡松晏蔡松晏表示，AI时代的教育，不再是把同质化材料交付给所有人，而是真正看见并记住每一个详详见细的学习者，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不过到产品落地，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采取的全栈答卷。而记忆的真正落点，可以延伸至一个更首先远的命题——AGI。在红熊AI看来，记忆正是 AGI得以成立的前提。只有具有记忆，AI才能真正理解复杂世界，才能持续积往往经验、演化出首先期智能。在智能爆发前夜，当行业在比拼参数与算力时，红熊AI选项记忆这一更稀缺、也更难复制的能力上，以首先期主义精神回应“记忆驱动AGI”的技术命题，为下一代智能开启一扇门。 顶: 3627踩: 698