上一篇文章中，小编分享了一位狠人逆向研究了 OpenAI 的 ChatGPT 底层记忆机制。它的记忆系统主要分为四个板块：交互元数据、最近会话内容、模型设定上下文、用户知识记忆。
正是基于这样的设计，才会让 ChatGPT 充满了十足的留人能力。
那么，另一大头部的 AI 助手 Claude 又是怎样设计自身的记忆系统的呢？
昨天，Claude 的记忆系统也被逆向工程了一波，这位狠人的出的结论是：
Claude 与 ChatGPT 走的是两种截然不同的方向。
我又研究了 Claude，结果发现了一件很有意思的事情：这两大头部 AI 助手居然构建了完全相反的记忆系统。
ChatGPT 是“全都要”，Claude 是每次都“从0开始”。
这说明了各自的用户群体和产品哲学是什么？以及 AI 记忆设计的潜力空间到底有多大。
这篇文章中，作者首先拆解 Claude 的记忆机制——它到底存储什么、怎么取。然后，再聊更有趣的部分：为什么这两种架构会走向如此不同的道路？
这篇文章描述的剧烈反差感，引起了网友对于 OpenAI、Anthropic 这两大 AI 超级独角兽的疯狂讨论，评论数已经多达 231 条。
一些网友认为这是两家公司在为未来的商业模式做铺垫：ChatGPT 的方向性很明确，未来他们会通过广告和联盟链接盈利。而其记忆功能旨在创建用户画像。
而 Claude 的记忆实现感觉更侧重于访问抽象概念和过去交互的长期目标。
但更有意思的是，这篇逆向文章刚发布不久后，昨天 Claude 似乎也看到了用户的热烈讨论，很快为 Claude 上线了新的记忆功能：专为工作团队设计！
Claude 的工作方式：两个基本特征
Claude 的记忆系统有两个基本特征：
从零开始：每次对话都以一张白纸开场，不会自动加载用户画像或历史记录。只有当你明确调用记忆时，它才会启用。
原始记录检索：Claude 回忆时，只会基于你真实的对话记录，而不是依赖 AI 自动生成的摘要或压缩档案。它就像在做实时搜索，直接在你的历史聊天中查找。
当 Claude 通过类似
“我们之前聊过什么”、“从上次聊到的地方继续”、“还记得我说过……” 这样的提示检测到你在调用记忆时，它会调动两种检索工具。
这有点像你在用网页搜索或执行代码——Claude 会现场运行搜索，你能看到它“检索中”，等完成后再综合结果来回答或继续话题。
两种检索工具
| 1、会话检索 Conversation Search
conversation_search 工具用于关键词和主题搜索，覆盖你全部的对话历史。
比如我问它：“能回忆一下我们聊过的有关昌德尼朝克（德里的一处历史街区）的内容吗？”
Claude 找到了 9 段相关对话——从我研究贾汗娜拉·贝古姆公主在 1650 年建立该区的历史，到我问哪家烤肉串（galouti kebabs）和馅饼（parathas）最好吃。最后 Claude 把这些零散的记录整合成了一份连贯的总结。
如果你一次问多个主题，Claude 会依次进行多次搜索。比如我在做加密研究时，常用 Claude 做编辑。
有次我问它：“能告诉我我们聊过的关于米开朗基罗、Chainflip 或 Solana 的所有对话吗？”
ps：在区块链和加密领域，常见的项目名字经常会会借用艺术家、神话人物；后面的 Chainflip 或 Solana 是两个加密项目。
Claude 就分别跑了三次搜索：一次找我把米开朗基罗类比神经网络的内容，一次找 Chainflip 的跨链协议，一次找 Solana 的技术架构。最后一共找出 22 段对话，并生成了一个带跳转链接的统一回答。
| 2、短期对话检索 Temporal Chat Retrieval
recent_chats 工具提供按时间检索的能力。
我问它：“能告诉我最近 10 次对话聊了什么吗？” Claude 就按时间顺序把最近的聊天抓出来，并做了总结。
它还可以指定时间段。比如我问：“能告诉我 2024 年 11 月最后一周我们聊过什么吗？” Claude 就找出了那段时间里的 16 个对话。
ChatGPT向左：用户无需思考的魔法
Claude向右：让用户自己控制调用时机
时间回到一年前，ChatGPT 和 Claude 的功能几乎是对齐的——多模型、文件上传、项目管理都有。但从那以后，两者的路线分化明显。
ChatGPT：已经演变为一个大众级消费产品。OpenAI 的 CPO Mike Krieger 也承认他们在用户增长上“抓住了闪电”。记忆上，ChatGPT 走的是全自动化：所有记忆组件都会自动加载，用户无需思考，就能得到个性化体验。这意味着它会逐渐构建详细的用户画像，学习偏好与模式，为未来功能或商业化打基础。这是典型的消费级科技思路：做得足够“魔法”，用户黏住，之后再想办法变现。
Claude：走的是另一条路，聚焦开发者工具、编程和专业工作流。Anthropic 的用户群体更技术化，他们理解 LLM 的运作方式，也习惯自己控制调用的时机。就像他们会手动选择是否触发网页搜索或“扩展思考”，他们也决定什么时候需要记忆。用户知道调用记忆会增加延迟，但他们愿意做这种权衡。他们要的不是持续画像，而是一个强大、可预测的专业工具。而且，这类用户往往对隐私更敏感。
记忆的设计空间，没有唯一解
令人震撼的是：ChatGPT 和 Claude 这两大头部AI助手，居然构建了完全相反的记忆系统。这说明 AI 记忆的设计空间极其巨大，没有所谓的“唯一正确答案”。
设计记忆系统时，你必须从用户出发，根据他们的需求倒推，然后从零开始构建。
更关键的是，我们还处于未开垦的领域。这些工具问世还不到三年，没人知道如果同一个人用 AI 助手十年会怎样。
它应该记多少？要怎么处理累积多年的上下文？
与此同时，市面上正爆发出“寒武纪式”的 AI 应用，每家都在实验自己的记忆方式，而底层模型还在快速迭代。
而在应用侧，同样没有固定的打法，也没有最佳实践——大家都在试、在看：究竟谁能跑出来。
所以，原本是想研究记忆系统，结果却慢慢地牵扯出产品层面的思考。
几小时后：Claude 放出了新的记忆功能
就在昨天晚上，作者发表了逆向文章后的几个小时后，Anthropic 就宣布，Claude 正式上线 记忆（Memory）功能。不过，一个关键的信号是：团队和企业用户可以率先体验。
这项功能可以在“设置”中启用。包含两个开关选项：“搜索并引用聊天记录”和“生成聊天历史记忆”。
来看一看，Claude 新发布的记忆功能的主要用途：
此外，在官方介绍中，Anthropic 特别强调了企业用户的控制权和隐私安全：
可选开启：用户可以自由决定 Claude 记住什么、不记住什么
隐身聊天：提供“一次性对话”，不会进入记忆或历史，非常适合敏感讨论
有时候，用户需要 Claude 的帮助，但又不想使用或增加记忆。这时就可以用隐身聊天，它提供了一张干净的对话“白纸”。这种模式非常适合敏感的头脑风暴、机密的战略讨论，或是单纯想要一次不带上下文的新对话。你的常规记忆和历史对话不会受到影响。如果你在团队版或企业版中使用记忆，标准的数据保留策略依然适用。
总之，通过“Memory”功能，Claude 会专注于学习用户的职业背景和工作模式，从而最大化生产力。
这里需要注意，记忆功能也带来了新的安全考量，所以 Anthropic 在设计时，强调：确保它适用于工作场景，同时避免涉及敏感话题。
官方博客中表示：Claude 团队将采取循序渐进的方式，以负责任的方式部署这些强大功能，并持续评估和测试记忆在不同使用场景中的表现，再逐步扩大适用范围。
OpenAI和Anthropic为什么走了相反的路？
乍看之下，两者路线还是比较清晰的。
最基本的区别：ChatGPT 想记住你这个人，而 Claude 关心的是企业用户之前的交互。
所以，OpenAI 更像是打造一款AI时代的万能微信，而 Anthropic 则避其锋芒，专门瞄准企业服务领域，所以更像是“企业钉钉”。
一位网友认为，Anthropic 和 OpenAI 的区别可能更多体现在商业目标上，而不是技术本身。
ChatGPT 的方向很明确：最终会通过广告和返佣链接来变现。他们的记忆实现方式，核心就是在建立用户画像。
Claude 的记忆实现更像是面向长期目标，关注的是如何访问抽象概念和过往交互。这很接近人类回忆的方式，只是多了个搜索功能（据我所知他们还没真正实现）。
有网友认为，Claude 的路线很清晰：以后可以结合 RL 后训练，让 Claude “记住”你上次指出的错误。在未来的迭代里，它甚至能从对话中提炼出抽象，比如“用户上次让我在这个任务里改了某些地方，也许这次我可以主动做”或者“上次代理是这样完成这个任务的”。
不过，小编判断，Anthropic 或许不会放弃个性化广告这个已相对成熟的商业模式的。
评论区的大佬们，你们又是如何看待的呢？欢迎拍砖。
参考链接：
https://www.shloked.com/writing/claude-memory
https://www.anthropic.com/news/memory
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