7月6日，爱分析正式发布了《2026中国智能体记忆市场规模研究报告》。这份报告对核心概念——记忆做出了全新定义。它不再是传统意义上的数据缓存，而是智能体在与环境持续交互中，不断沉淀、动态更新，并用以持续指导决策的“经验资产”。

基于这一定位，报告给出了一个令人瞩目的市场预测：中国智能体记忆市场的规模，将从2025年的14.4亿元高速增长至2030年的642.5亿元，期间年均复合增长率高达110%以上。

1、报告综述

过去两年，行业在探讨如何提升智能体能力时，几乎将所有焦点都集中在大模型性能升级上。主流观点认为，模型能力越强，智能体表现就越好。然而，随着新一代智能体产品的陆续落地，业界开始意识到一个微妙但关键的转变——模型确实能支撑智能体完成复杂的长程任务，但真正决定任务完成质量与能力上限的，恰恰是记忆。

记忆正迅速崛起为智能体产业链中增长最快、潜力最大的基础设施赛道。市场数据也印证了这一趋势：从14.4亿到642.5亿，五年复合增长率超过110%，这背后是强劲且真实的市场需求。

图1： 2025-2030年中国智能体记忆市场规模预测

尽管市场热度高涨，但行业对记忆的认知仍然存在明显偏差。第一个常见误区，是将记忆视为基础模型的附属功能，认为它仅仅是模型固有能力的延伸。

但事实并非如此。模型负责“思考”，而记忆负责“成长”。模型决定了智能体“能做什么”，记忆却决定了它“能把事情做得有多好”。对于企业而言，组织经验并不专属某个特定模型，而是企业自身的核心资产。对个人而言，你的偏好、社交关系、使用习惯，同样不依附于任何单一模型，它们属于你自己。因此，记忆绝非模型的附庸，而是一种全新的智能体基础设施，天然具备独立市场属性。

据爱分析测算，到2030年，记忆在智能体基础设施中的占比将接近26%，成为仅次于模型的第二大独立市场。

图2： 2025-2030年记忆在智能体基础设施中的占比

第二个误区，是关于记忆价值的误读。有人将其看作知识库的升级，有人将其等同于超长上下文能力，还有人认为它仅仅是为了节省token消耗。这些看法都触及了表象，却忽略了核心——记忆的真正价值不在于存储知识，而在于积累经验。

爱分析对记忆的定义是：智能体在长期交互过程中形成、存储、动态更新，并持续支持决策、执行与协同的经验资产。

相比传统的数据资产或知识资产，记忆最显著的特征是其动态性和成长性。它不仅记录“过去发生了什么”，更深刻记录“为何这么做”、“结果如何”、“未来如何优化”。它会随环境变化、任务执行和用户反馈持续迭代演进，不断提升智能体的能力上限。说到底，记忆的核心并非技术架构，而是它所承载的、不断进化的个性化经验。这份经验随时间的推移持续更新，最终将成为组织和个人不可或缺的宝贵资产。

2、智能体记忆市场增长驱动因素分析

2.1 从知识驱动走向经验驱动

推动智能体记忆市场高速增长的根源，在于AI产业正从以知识为驱动的阶段，迈向以经验为核心驱动的新阶段。

在大模型时代，知识生产是价值核心。模型通过海量数据习得世界知识，再通过推理完成调用。随着模型能力持续提升，知识获取成本迅速下降，越来越多的智能体具备了相似的知识水平与推理能力，模型间的能力差距正在逐步缩小。此时，经验便成为决定智能体竞争力的关键变量。

简而言之，知识决定了能力下限，经验决定了能力上限。一个拥有相同模型能力的智能体，是否能理解用户偏好？是否能有效复用历史经验？是否能持续优化执行结果？这些问题直接决定了它的最终表现。因此，经验正成为智能体时代的新生产资料，而记忆，正是管理并高效利用这一生产资料的核心基础设施。

2.2 记忆推动智能体自我进化

经验的生产资料属性，在智能体自身能力演进中得到了最直观的体现。

目前，大多数智能体依然依赖模型实时推理来完成任务，它们能够“思考”，却缺乏“成长”的能力。记忆的价值在于，它可以将每一次执行过程转化为可长期复用的经验资产：任务目标、执行路径、决策逻辑、结果反馈、优化策略，全部能被沉淀下来，并在后续任务中直接调用。

随着经验的不断累积，智能体的执行效率持续提升，错误率逐步下降，逐渐形成自主优化的能力。从这个角度来看，记忆几乎成为智能体实现自主进化的基石。此外，当智能体能够直接调用历史经验进行决策时，推理所需的token消耗也将显著减少，这算是意外收获。

2.3 企业与个人用户都需要经验继承

经验的生产资料化，同样深刻影响着企业AI建设与消费级AI产品的竞争逻辑。

企业最核心的竞争优势，往往来源于长期积累的经验与Know-how。业务经验、行业洞察、决策智慧，通常集中在少数核心员工手中。一旦员工流失，这些宝贵经验也随之流失。经验难以复制、难以传承、难以规模化利用，始终是企业经营的一大痛点。随着数字员工越来越多地承担实际任务，企业开始积极探索将组织经验转化为可继承的数字资产，组织经验资产化已成为智能化升级的重要方向。

在消费级AI产品领域，逻辑也在悄然改变。随着模型能力趋于同质化，用户的评价标准已然转变。他们不再仅仅看模型“聪不聪明”，更关注产品“懂不懂我”。用户的偏好、行为习惯、长期目标、社交关系、历史经历，都将成为AI提供个性化服务的核心基础。

未来最具竞争力的AI产品，未必拥有最强的模型，但一定拥有最完整的用户记忆。谁能持续积累用户经验，谁就能提供更精准的服务，建立更高的用户粘性，进而构建更坚固的商业壁垒。

综合来看，智能体自主进化、组织经验沉淀、个性化服务升级——这三股力量正共同驱动着对记忆需求的快速增长。围绕经验的形成、管理、调用与传承，一个全新的基础设施市场正在迅速成型。

3、智能体记忆市场全景地图

随着经验成为新的生产资料，围绕经验资产的存储、管理与应用，一个完整的产业体系正在浮现。

根据爱分析的划分，智能体记忆市场主要由三个层级构成：记忆硬件（负责经验存储）、记忆操作系统（负责经验管理与调度）、以及记忆应用（负责经验消费）。

图3 ：智能体记忆市场全景地图

从市场规模来看，三个层级都将受益于智能体普及带来的整体增长。但从价值分布来看，记忆操作系统有望成为增长最快、价值占比最高的核心环节。

图4： 智能体记忆市场市场规模分布

根据爱分析测算，记忆操作系统市场在2030年将达到218.5亿元，占记忆整体市场的34%。

图5： 2025-2030年智能体记忆操作系统市场规模

它的增速也是最快的——五年复合增速超过152%，远高于同期整体记忆市场114%的增速。

目前，行业内对记忆的理解大多停留在存储层面，不少厂商将其视为向量数据库、知识库或上下文管理系统的延伸。但随着智能体任务日益复杂，记忆真正的挑战已不再是存储能力，而是管理、编排与调度等计算能力。当大量任务轨迹、决策过程、用户反馈和行为记录不断沉淀，如何从海量信息中提炼出有效经验？如何建立经验之间的关联？如何在恰当的时间调用正确的经验？这些问题正成为影响智能体能力的关键。

因此，记忆系统不仅需要强大的存储能力，更需要强大的计算能力。未来的记忆操作系统，必须具备记忆提取、压缩、关联、编排、反思等多种核心能力。

爱分析认为，记忆操作系统将处于价值链的核心位置——向下连接硬件基础设施，向上服务各类应用。无论是数字员工、个人AI助手还是企业智能体，都需要通过它来管理和调用经验。随着智能体数量的持续增长，记忆操作系统的网络效应和平台效应将不断增强。