描述
Living Brain 作为一个持久且不断发展的智能层，旨在增强 AI 代理的能力。它连接各种上下文，揭示非显而易见的联系，并为每个代理提供共享记忆、上下文和连续性。该平台旨在解决 "智能三难"，通过平衡智能、速度和成本，使团队能够在不妥协的情况下实现高性能。
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该系统改善了记忆和准确性，在内部比较中表现出更高的性能。例如，它在 LoCoMo 上的 1,540 个问题中达到了 92.2% 的判断准确率，并且具有 464 毫秒的中位记忆检索时间。此外，Living Brain 显著降低了运营成本和令牌使用，每个问题使用的令牌数量比全上下文基线少 22.6 倍，每个任务的成本降低了 95%。它在 LongMemEval-S 上报告了 0% 的幻觉，突显了其可靠性。
Living Brain 在兼容的 AI 工具之间进行集成，允许用户保持知识的连接和可访问性。它还支持与自定义 MCP（记忆和上下文提供者）的连接，使代理能够通过链接专有工具和数据来扩展其能力。该平台自动将信息转化为持久的共享记忆，将分散的对话、文件和更新编译成结构化的、源链接的知识。
在定价方面，Living Brain 提供 "按需付费" 的 API 模型，无需订阅，每百万模型输入令牌收费 8 美元，每百万输出令牌收费 0.50 美元，最低充值 5 美元。它包括一个项目、多脑、1 GB 存储和每月 100,000 次请求。"Living Brain 工作区"按月计费，包括三个团队席位、一个生产项目、10 GB 存储、每月 500,000 次请求和共享的月度积分。对于大型组织，提供定制的 "商业" 计划，提供量身定制的部署、容量、存储、数据位置和专门支持。
Living Brain 支持 AI 适应的两条互补路径：保留知识、修正和决策，以在未来任务中引入相关上下文，而不改变模型权重，以及利用积累的知识作为后训练工作流（如微调开放权重模型）的基础。这使得连接的模型能够在推理时适应特定工作，即使是闭合权重模型。
- 类别AI 智能体构建工具
- 定价模式免费增值
- 部署Cloud, On-premises, Customer Cloud, Air-gapped
- 平台网页版
Living Brain的核心功能
持久且不断发展的智能层
连接上下文并揭示非显而易见的联系
为 AI 代理提供共享记忆、上下文和连续性
提高 AI 任务的记忆和准确性
减少令牌使用和运营成本（每个任务降低 95% 的成本）
在 LongMemEval-S 上实现 0% 的幻觉
提供 464 毫秒的快速记忆检索
与兼容的 AI 工具集成
连接到自定义记忆和上下文提供者（MCP）
自动将知识转化为持久的共享记忆
支持在不改变模型权重的情况下进行适应
使记忆成为后训练的基础
提供 REST API、SDK、CLI 访问
提供文件提取和存储
包括语义搜索和连接发现
如何使用 Living Brain？
构建您的 Living Brain：创建您的第一个 Living Brain 实例。
连接到 AI 工具：将您的 Living Brain 链接到兼容的 AI 应用程序和代理。
集成自定义数据：将您自己的工具和数据源连接起来，以扩展代理的能力。
处理信息：将文档、对话和知识引入 Living Brain。
利用上下文：通过 API、SDK、CLI 和 MCP 使积累的上下文可供您的应用程序和代理使用。
管理代理：在 ChatChat 工作区内组织和运行您团队的脑和代理。
Living Brain的使用案例
- 增强 AI 代理记忆
- 降低 AI 运营成本
- 提高 AI 准确性
- 跨 AI 工具集成知识
- 自定义 AI 代理开发
- 自动化知识组织
- AI 模型适应
- 后训练数据策划
