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给你的人工智能一个记忆
你的人工智能助手的用处取决于它所拥有的上下文。 Lodestar 是持久内存层，它将您的模型与您实际所做的工作连接起来。
为什么人们搜索人工智能记忆和上下文
大多数人都是在碰壁后到达这里的：他们有一个强大的人工智能助手和复杂的操作，但没有办法将两者连接起来。他们搜索诸如“为 Claude 提供有关我的工作的背景信息”、“具有记忆功能的人工智能”、“将 ChatGPT 连接到我的电子邮件”或“人工智能第二大脑”等内容。根本问题总是一样的——无状态聊天在推理方面很出色，但在记忆方面却很糟糕。
你的人工智能会忘记一切。
聊天人工智能在设计上是无状态的。每个会话都是从一张白纸开始的。你重新粘贴你的情况，重新解释你的客户，重新描述你的优先事项。该模型可以推理你给出的内容——它无法回忆起你上周做了什么，你欠谁的后续行动，或者哪笔交易面临风险。情报是存在的。记忆没有。
人工智能可以读取并执行操作的上下文层。
Lodestar 持续摄取您的电子邮件、日历、文件和消息。它丰富了一切——提取带有证据的行动项目、跟踪每个联系人的情绪、映射工作中的实体和关系。结果是您的操作的结构化、可查询的图片，您的 AI 可以通过 MCP 读取并直接采取行动。
- ·从 Gmail、Outlook、Google Drive、OneDrive、Teams 和 Slack 持续摄取
- ·AI 提取的操作项链接到确切的源报价、线程和项目
- ·每个联系人的情绪随着时间的推移进行趋势跟踪
- ·跨客户和项目的完整实体和关系图
- ·您的模型可以通过 MCP 服务器进行读写——而不仅仅是提供建议
- ·与模型无关：Claude、ChatGPT、Claude Code — 交换模型、上下文复合
您可以使用持久上下文做什么
与 Claude Code 一起发布的想法
问克劳德今天早上要做什么。它会读取您的优先操作项，使用链接的线程打开规范，使用 Claude Code 发送更改，将其标记为已完成，并起草更新给关心的人 - 无需您离开编辑器。
早上的优先顺序（几秒钟）
询问您需要注意什么。你的人工智能拥有全貌：逾期的物品、冷却的关系、日历冲突、未完成的回复。您会得到一个带有原因的排名列表，而不是空白提示。
模型不可知的大脑
从 Claude 切换到 ChatGPT 到下一个发布的模型。您的环境保持完整且复合。大脑是可以互换的；记忆是最重要的部分。
上下文层如何工作
- 1
感知——摄取和丰富
Lodestar 持续读取您的电子邮件、日历、文件和消息。它丰富了每个项目：提取带有源证据的行动项目，检测每个联系人的情绪，映射谁参与以及它与什么项目相关。
- 2
决定——人工智能在真实背景下的推理
当你问你的人工智能要做什么时，它会查询当前时刻的优先上下文——这个行动项目、这个关系、这个会议——而不是从空白的聊天框中猜测。
- 3
行动 — 带手的模特
MCP 服务器为您的模型提供写入访问权限，而不仅仅是读取访问权限。它可以起草回复、创建后续行动、更新任务、准备会议和交付代码——所有这些都来自同一个对话，所有这些都可以追溯到源头。
- 4
Close——循环自行完成
已完成的项目被标记为已完成，通知相关人员，并将事件写入时间线。会议之间没有什么会消失。
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