問答 ANSWERS

換個對話,換個 AI,還要重新交代嗎?

Animesis 是面向長期 AI 協作的治理型記憶系統。連接 Animesis 後,你可以在支援的 AI 工具中繼續使用已經保存的專案背景、偏好和決定。這裡回答 15 個關於記憶、使用方式和封閉測試的問題。

01 接著聊,接著做

新開對話,不用重新交代

不管是在同一個 AI 裡新開對話,還是換用另一個支援連接的 AI,保存在 Animesis 中的背景都能接著用。

每次新開 AI 對話,都要重新交代專案背景,怎麼辦?

在支援連接 Animesis 的 AI 中,新開對話後仍可繼續使用已保存的專案背景、偏好和確認過的決定,不必重新交代。

這些記憶保存在你的設備上,可以隨時查看和更正。上次做到哪,這次接著做。

同時用幾個 AI,能讓它們記住同一份偏好嗎?

可以讓支援連接的 AI 連接同一份 Animesis 記憶。報告怎麼寫、專案做到哪、哪些要求已經確認,都保存在這裡,不必分別從頭交代。

連接方式和工具支援情況見開始使用。不同 AI 對同一份背景的理解和表達會有所不同。

換 AI,怎麼保留之前的專案背景?

換用另一個支援連接 Animesis 的 AI 時,讓它連接原來那份記憶,就能繼續使用其中已經保存的專案背景、偏好和決定。不必把同樣的背景重新交代一遍。

新 AI 的能力和表達風格可能不同,但可以沿用已保存的背景。支援範圍與連接步驟見開始使用

記憶治理和記憶存取有什麼區別?

存取解決的是把資訊存下來、需要時找回來。記憶治理還要回答:誰能寫入和修改,什麼情況下能改,改動後原來的紀錄怎樣保留,規則由誰決定。

Animesis 關注的不只是「記住了沒有」,還包括「誰說了算、改過什麼、為什麼改」。你可以更正記憶,舊紀錄和修改原因也會留下。存取與治理不是二選一,兩者可以同時存在。瞭解記憶治理的研究依據

匯出聊天紀錄,就能讓另一個 AI 接著理解我嗎?

匯出紀錄保留了對話原文,但不等於新 AI 已經理解其中的背景。哪些是最終決定、哪些想法已經改變,仍需要從紀錄中梳理。

Animesis 保存和匯出的是整理好的記憶,包括偏好、決定和它們的來由。這些內容為後續 AI 理解專案提供背景,不只是保留對話原文。

02 記憶由你掌控

記住什麼,怎樣使用

查看和更正記憶,保留修改原因;瞭解使用時哪些內容會發送給誰。

AI 記錯了,我能查看和更正嗎?

可以。在 Animesis 中,你能查看記憶的全部內容、進行更正,也能調整哪些繼續使用,或把記憶匯出。

更正時,會新增一條紀錄,不直接覆蓋原來的內容。以後回看,仍能知道原來怎麼想、後來為什麼改。

記憶存在本地,是不是就不會離開設備?

記憶保存在你的設備上;使用時,用到的內容會發送給你連接的 AI 服務供應商,沒用到的記憶不會發送。

Animesis 的雲端負責治理判斷,只接收分類、重要程度等資訊,不接收或存儲記憶原文。完整說明見資料歸屬

一個專案做了幾個月,怎麼保留之前定下來的事?

專案推進幾個月後,已經保存的偏好、決定和進度仍可繼續使用。專案有了變化,可以更新記憶並保留修改原因,回頭看也能分清當時的決定與後來的調整。

日常使用中,重要的偏好和決定會被識別和保存;你也可以主動說「記住這個」,再查看和調整已有記憶。

報告格式、預算上限,能不能不用每次提醒?

可以把這些要求保存為規矩,讓連接 Animesis 的 AI 在後續協作中繼續使用。「報告先給結論」「預算不要超過這個數」,不必每次從頭交代。

要求變了,可以更正;舊的紀錄和修改來由仍會留下。記住規矩,也記住規矩為什麼改變。

模型升級後,記憶能留下什麼?

能留下已經保存的背景、偏好和決定,以及它們變化的來由。模型的能力和表達風格可能改變,但這些累積不必重新建立。

Animesis 讓記憶獨立於模型存在。你可以換用支援連接的 AI,繼續沿用同一份記憶。

03 開始瞭解 Animesis

怎麼用,從哪裡開始

瞭解 Animesis 是什麼、目前支援哪些工具,以及封閉測試和研究資訊。

Animesis 是什麼?和 AI 自帶的記憶有什麼不同?

Animesis 是面向長期 AI 協作的治理型記憶系統。記憶保存在你的設備上,支援連接 Animesis 的 AI 可以繼續使用這些內容。你可以查看、更正和匯出記憶,也可以決定哪些繼續使用。

AI 自帶的記憶由相應平台管理,換用另一個工具時,這些內容未必會自動跟過去。Animesis 不替代你熟悉的 AI,而是讓連接的 AI 沿用你掌控的記憶。瞭解 Animesis 的記憶

現在支援哪些 AI 工具和電腦系統?

Animesis 用戶端目前支援 macOS,Windows 版正在進行相容性調整。你可以透過標準 MCP 協定,連接 OpenClaw、Claude、Claude Code、Codex 等支援的桌面 AI 工具。

網頁版 AI 暫時無法連接;多人共享記憶和團隊權限管理仍在開發中。安裝與連接步驟見開始使用

Animesis 能看到我的記憶嗎?

Animesis 的雲端不接收或存儲你的記憶原文。原文保存在你的設備上;雲端只接收分類、重要程度等資訊,用於治理判斷。

使用記憶時,被用到的內容會發送給你連接的 AI 服務供應商。關於本地保存、使用和匯出,見資料歸屬

現在怎麼申請使用?需要付費嗎?

目前採邀請制封閉測試。先填寫封閉測試申請,我們會依使用情境安排邀請,並以電子郵件聯絡你。收到邀請後,再依指引註冊帳號、下載並安裝。

封閉測試期間不收費,正式版費用會在封閉測試結束前說明。收到邀請後的安裝與連接步驟,見開始使用

想看運作紀錄和背後的研究,去哪裡找?

品牌站的運作實況介紹記憶累積與實際使用,研究站的架構與運作資料展示運作天數、模型切換等紀錄。想瞭解研究思路,可以從緣起與論文繼續閱讀。

論文《Memory as Ontology: A Constitutional Memory Architecture for Persistent Digital Citizens》由 Zhenghui Li(RVHE Group)撰寫,2026 年 3 月 5 日發表於 arXiv。閱讀預印本 ↗

更新於 2026 年 9 月 13 日。還有想問的?歡迎寫信給 hello@animesis.ai