事件
騰訊 IMA 推出新型知識代理 Copilot，核心機制是內置「四層記憶系統」：Copilot 設定（代理人格）、用戶檔案（身份背景）、長期記憶（互動歷史）、經驗技巧（習慣模式）。這使 Copilot 能跨場景連續調用，減少用戶重複輸入。
表面現象的局限
傳統 AI 對話模型（如 ChatGPT）的侷限在於：每次對話都從零開始、無法建立用戶特定背景的上下文。用戶每次都要重新闡述自己的需求、偏好、專業背景。這類似於：每次看醫生都要從頭講述病史，而醫生沒有病歷。
騰訊 Copilot 的設計則是反向——通過「記憶堆疊」把對話演化為「長期夥伴關係」。
關鍵區別：工具 vs 身份延伸
工具思維：AI 是「查詢引擎」，用完即棄。 - 用戶付出認知成本：每次都要重新解釋背景 - AI 沒有「上下文優勢」：對同一用戶的第 100 次請求和第 1 次沒區別
身份延伸思維（Copilot 的方向）：AI 是「我的分身」。 - 記憶系統使代理逐漸理解「我是誰」（職業、目標、價值觀） - 代理能預測用戶的隱性需求（沒有明說、但基於歷史會猜到） - 用戶與代理的關係是演進的、而非重複的
經濟與心理學含義
轉換成本提升：用戶累積了數月的互動記憶在 Copilot 上，就很難換到其他產品。這不是鎖定（lock-in），而是自然粘性（習慣形成）。
信任的建築：記憶能力是信任的必要條件。醫生之所以可信，不是因為聰慧，而是因為他記得你的病史。Copilot 的「長期記憶」模組是把 AI 從「智慧應答機」升級為「可信任的顧問」。
未來的隱患
「我的代理記得我一切」也帶來隱私與依賴的問題： - 如果記憶數據洩露，暴露的不是單一對話，而是用戶的完整心理畫像 - 用戶可能過度依賴代理的「我最懂你」假象，而忽略人類關係的建立
但從進化邏輯看，這正是 AI 助手從「商品」升級為「關鍵基礎設施」的必經之路。