Jenova AI 内存基础设施实现100万美元 ARR，用户遍布70多个国家，超过20万


2026-06-20


纽约，纽约州 — 2026年6月18日 — 总部位于纽约的科技公司及 AI 智能体平台 Jenova 的开发商 Azeroth Inc. 今日宣布，其持久化内存架构已推动平台年度经常性收入超过100万美元，用户注册数超过20万，遍布70多个国家，且近100%的增长为自然增长。

Jenova 的核心理念是，AI 智能体应该越用越智能。每一次互动、每一个上传的文档、在某个情境中表达的每一个偏好，都会延续到下一个情境中。内存不是附加功能，而是产品的基础，也正是它将 Jenova 与每次会话都会重置的通用 AI 工具区分开来。

为 Jenova 检索层提供支持的向量数据库公司 Pinecone 发布了一份详细的案例研究，介绍了该架构及其影响。

Jenova 内存的工作原理

Jenova 提供数百个专业的 AI 智能体，从协调数百页视觉一致性的漫画创作者，到运行多源研究流程的基本面股票分析师，再到在无限次会话中维持持久世界状态的角色扮演游戏大师。每个智能体都是为特定领域设计的自动化专家系统，具有编码的工作流程，而不是通用模型上的提示包装器。

让这些智能体价值随时间复利增长的是内存。用户的每一次对话、每一个上传的文件、提供的每一条上下文信息都会被保留、索引并可检索。当用户发送消息时，Jenova 的编排管道会确定哪些先验知识是相关的，检索它，并在生成响应前将其注入智能体的上下文中。智能体操作的是用户完整历史的精选视图，而不仅仅是当前的对话窗口。

Jenova 的检索基础设施展示了四个核心组件：独立查询提取、跨智能体共享知识、文档和网络内容 RAG，以及对话历史检索

内存系统经历了四个主要里程碑的演进：

  • 无限对话历史。 每次交流都被存储，没有压缩或过期。平台上最长的活跃会话已累积超过1600万个 token。Jenova 的检索系统不是将整个历史强行塞入上下文，而是选择性地呈现与当前互动相关的内容。信息无一丢失，但无关信息也不会分散智能体的注意力。
  • 文档和网络内容集成。 内存层超越了对话，可以索引超过40种格式的上传文件（PDF、DOCX、XLSX、CSV、TXT、代码文件、图片等）以及外部网络内容。智能体在构建响应时，会同时利用用户提供的材料和会话历史。
  • 跨智能体共享内存。 一个结构化的内存层让平台上的每个智能体都能访问用户级别的上下文，这些上下文不仅在会话间持久存在，也在智能体间持久存在。一个智能体了解到的用户信息，可供用户与之互动的任何其他智能体使用。平台上大约四分之一的用户激活了跨智能体内存。
  • 基于意图的检索。 最近的架构变更在检索前将用户意图与原始消息文本分离。内部评估显示，检索精度提高了20到25个百分点，这意味着智能体能更频繁地呈现正确的先验上下文，尤其是在可搜索历史庞大的长期会话中。

成果

内存架构在每个关键指标上都取得了可衡量的成果。正如 Pinecone 发布的案例研究 独立记录的那样：

检索分解图显示 Jenova 的内存系统如何将超过1600万 token 的完整会话历史缩减为相关子集，典型会话减少70-80%，深度会话减少85%，高强度会话减少95%以上

  • 每个智能体的 token 消耗减少70%至95%。 平台上超过一半的消息发生在深度会话中，如果注入全部历史，成本会高得令人望而却步，甚至会完全超出模型限制。选择性检索取代了暴力注入上下文。对于典型的活跃会话，这能将 token 消耗减少70%到80%。对于深度会话，减少85%。对于运行时间最长的高强度会话，减少幅度超过95%。这些节省直接转化为毛利率。
  • 低于10毫秒的检索延迟。 内存检索在个位数毫秒内完成，速度快到在用户期望即时响应的对话式互动中无法察觉。
  • 通过累积知识实现高价值用户留存。 平台的顶级高强度用户，主要集中在角色扮演、创意写作和长期专业研究等内存密集型工作流中，每月花费在500到2000美元之间。数百次会话累积的上下文创造了一个无法在别处重建的知识体系。这段历史构成了转换成本，并随着每次互动而复利增长。
  • 由内存质量驱动的自然增长。 Jenova 的增长几乎完全是自然增长。占所有用户约30%的角色扮演领域最清楚地说明了这一模式：该类别中约60%的新付费用户来自口碑推荐。当用户解释为什么推荐该平台时，内存质量是他们最常提到的功能。尝试过专用角色扮演 AI 产品的用户一致指出，Jenova 的持久知识层是他们转换平台的原因。
  • 自上线以来，内存相关的生产事故为零。 对于一个将内存可靠性作为产品承诺一部分的平台来说，这一运营记录是基础性的。

平台能力

内存层与 Jenova 更广泛的基础设施协同工作：

  • 领先的智能体工具使用。 在所有 MCP 集成中，工具调用成功率达到97.3%，并支持无限的工具扩展。
  • 多模型支持。 通过单一界面即可使用来自 OpenAI、Anthropic、Google 和其他领先提供商的前沿模型。
  • 全功能对等。 Web、iOS 和 Android 端功能完全一致，所有设置在设备间同步。

下一步计划

Jenova 的路线图将在三个层面深化其在内存和检索方面的投资：

  • 多模态内存。 通过多模态嵌入将检索扩展到图像内容，让像漫画创作者这样的智能体能够从用户的视觉历史中进行语义检索，而非结构化检索。
  • 主动型智能体。 异步和后台智能体功能将允许智能体主动检索和处理上下文。例如，一个股票分析师在用户提问前就呈现相关的投资组合上下文；一个创意智能体在会话开始前就准备好连续性上下文。
  • 托管智能体 API。 当 Jenova 向外部开发者开放平台时，第三方智能体将构建在驱动 Jenova 自有智能体的相同内存基础设施之上，并包含完全托管的内存、RAG 和智能体工作流编排。持久的、由检索支持的知识将成为平台级的能力，而不是每个开发者都必须从头构建的东西。

关于 Jenova

Jenova 拥有一个快速扩展的专业 AI 智能体生态系统，这些智能体专为特定的专业和创意用例而设计，结合了深厚的领域知识、多步工作流编排和持久内存，提供随时间复利增值的专家系统。该平台受到70多个国家用户的信赖，从个人学生、研究人员到财富500强公司内部的团队。

联系方式

Azeroth Inc. 邮箱: [email protected] 网站: www.jenova.ai