8月12日消息，AI 记忆公司 MemoraX AI 完成数亿元种子++轮融资，由尚势资本、北洋海棠基金（投中网报道中称海棠资本）、仁爱资本联合领投，银杏谷资本等跟投，华业天成、达泰资本等老股东继续加码，光源资本任独家财务顾问。公司于今年 3 月成立，4 月、5 月、8 月连续完成三轮融资，前两轮累计超过 1 亿元。MemoraX AI 主攻大模型长期记忆，走的是把记忆训练进模型本身的内生记忆路线，与主流的外挂检索方案不同。
半年三轮，融资节奏快于多数早期项目
MemoraX AI 的三轮融资间隔很短。今年 4 月的种子轮拿到千万美元，由 L2F 光源创业者基金、钟鼎资本联合领投；5 月的种子+轮为数千万人民币，由中金资本、达泰资本、华业天成联合领投；8 月官宣的种子++轮升至数亿元。前两轮累计已经超过 1 亿元，三轮的财务顾问均为光源资本。公司在成立当月就与华为云签署战略合作，据官方通稿，它是华为云大模型战略合作厂商中唯一聚焦长期记忆赛道的企业。
创始人的背景值得一提。郝建业曾任华为决策推理实验室主任、大模型算法实验室主任与医疗军团技术总裁，也是天津大学菁英教授，据公开报道于2025年11月底离开华为后创办 MemoraX AI。
内生记忆：不靠向量库，靠强化学习训练
MemoraX AI 与多数记忆产品的技术路线不同。市面上的记忆方案多为外挂式：用向量数据库或知识图谱保存历史，需要时检索后塞回上下文。MemoraX 选择用强化学习做后训练，把记忆能力内化进模型，让模型学会什么该记、什么时候调用，而不是每次从外部检索。
这一路线在基准上有对应成绩。LoCoMo-Refined 是南京大学强化学习实验室与上海人工智能实验室联合发布的长期记忆评测，2026年4月发布，改用更严格的裁判逻辑后，主流外挂记忆框架的得分普遍下降 15 到 22 个百分点。据公司披露，MemoraX 的记忆系统在该基准上拿到 82.65 分，居第一，比第二名高约 30%。公司还参与构建了两套评测：与牛津大学合作的 ScriptMem 基于真实剧本构建记忆评测，MemoraX 在其中取得 60.3% 的正确率；SWE-context-bench 面向 AI 编程场景，MemoraX 的任务解决率为 45%，据公司披露均列第一。
MemoraX Code：给 Coding Agent 装共享记忆
产品已经落地。MemoraX Code 以 MIT 协议开源，为 Claude Code 与 Codex 提供跨会话的长期记忆层，保存代码库知识、工程经验与用户习惯，让 Coding Agent 在新会话里接着此前的项目继续工作。安装后，记忆在后台自动写入，开发者用命令即可调用。对正在被上下文重置困扰的 Coding Agent 用户来说，这是一个可以立即试用的选项。 记忆层正在变成独立赛道
把融资节奏、技术路线和开源产品放在一起看，MemoraX 赶上的是记忆层从功能变成一级组件的窗口。海外同样在快速变化：Engram 于 6 月完成 9800 万美元融资，估值约 6 亿美元，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 参投；Mem0 则拿下了 AWS 独家 AI 记忆提供商的地位。这些公司的共同点是把记忆单独做成产品，而不是附属于某个模型。MemoraX 的差异化在于路线：海外主流玩家多从外挂框架起家，它选择把记忆训练进模型，并用开源 Coding 产品先触达开发者。基准成绩目前是公司披露口径，截至8月12日尚未出现独立复测，这一路线的上限还需要更多场景验证。
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