一家2026年3月才注册的公司，种子轮就拿到千万美元。投资人甚至在它正式成立前就进场孵化——这种待遇，在当下的AI融资寒冬里显得格格不入。

MemoraX AI（深圳忆纪元科技有限公司）的底气，来自一个被长期忽视的基础设施问题：大模型的"失忆症"。

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创始人背景：学术工业双栖的"非主流"路径

郝建邺的身份标签很特殊——天津大学菁英教授、国家优秀青年科学基金获得者，同时是华为决策推理实验室前主任、华为大模型算法实验室前主任、华为医疗军团技术总裁。

这种配置在AI创业圈并不常见。近两年他在ICML、NeurIPS、ICLR三大顶会的论文产出进入全球前10，谷歌学术引用量超过1.5万次。团队成员来自华为、阿里、腾讯，以及国内强化学习研究领域。

用郑烜乐的话说：「他是将这一方向从研究真正推向产品落地的最佳人选。」

技术拆解：Agentic RL如何解决"失忆症"

郝建邺的判断很直接：「大模型若不能跨越从"存储"到"记忆"的鸿沟，就永远只是高效的搜索引擎，而非真正的智能伙伴。」

MemoraX AI的解法是通过Agentic RL（智能体强化学习）将记忆能力内化进模型，而非外挂检索系统。三个核心能力：

• 持续进化：记忆不是静态存储，而是在交互中被理解、更新、重组

• 精准召回：在LoCoMo-Refined文本记忆测试集上领先第二名30%，训练效率提升400倍

• 泛化复用：跨场景迁移，适配智能交互、企业知识管理、AI Coding等场景

团队提出的Agentic RL技术已在芯片设计自动化、工业求解器、自动驾驶、文娱智能等场景规模化落地。

产品策略：B端C端双线并行

B端方向聚焦智能客服、企业知识管理、金融、医疗、法律等场景，提供标准化记忆模块。C端开发个人智能助手。

首批标准化产品计划在12个月内推出，覆盖B端企业知识管理与C端个性化交互。

投资人逻辑：为什么押注"记忆基础设施"

L2F光源创业者基金创始合伙人郑烜乐的判断值得细读：

「Memory系统是Agent最核心的基础设施能力之一，直接决定了Agent体验与交付能力的上限。」

「无论是陪伴类、效率工具类的Agent软件赛道，还是以AI-native features为核心价值主张的硬件战场，构建可靠、长期、稳定的Memory能力，都是当下AI应用层最亟待突破的瓶颈。」

钟鼎资本联合领投，说明产业资本同样认可这一判断。资金将主要用于Agentic RL算法迭代与工程化落地，以及内生记忆模块的产品化开发。

这件事的关键在于

当所有人都在卷模型参数和推理速度时，MemoraX AI切中了一个更底层的问题——没有持续记忆能力的AI，本质上仍是高级搜索框。

Agent要真正可用，必须解决"这次对话记得上次聊了什么"的基础体验。这不是锦上添花的功能，而是决定产品能否从demo走向日常使用的分水岭。

12个月后，看他们的标准化记忆模块能否经得起真实场景的压力测试。