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我撰写了一份概念论文草稿，探讨了我在智能体系统中思考的一个区别。<p>主要观点：智能体可能缺少一个可复用的操作记忆层，用于存储它们在实际执行任务过程中随时间推移而学到的东西——这与用户记忆、检索/RAG和微调有所不同。<p>例如：<p>- 执行过程中发现的工具特性<p>- 反复有效的 workflow 模式<p>- 特定于环境的流程知识<p>- 重新发现成本高昂的失效模式<p>我暂时将这种模式称为“智能体经验缓存”。<p>我主要试图检验以下几点：<p>- 这是否真的是一个独特的类别<p>- 它与情景记忆/轨迹存储/工具使用痕迹的重叠之处<p>- 失效模式和失效风险是否被正确地定义<p>草稿链接：<p>https:&#x2F;&#x2F;docs.google.com&#x2F;document&#x2F;d&#x2F;126s0iMOG2dVKiPb6x1khogldZy3RkGYokkK16O0EmYw&#x2F;edit?usp=sharing