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基于大型语言模型（LLM）的软件代理在工具使用、记忆和多步骤任务规划方面已经变得相当出色。但我很好奇是否有人在将这一技术进一步应用于物理世界，特别是与机器人或配备传感器的代理相关的领域。 例如： 想象一下，机器人A观察到某个物品位于区域Z，而机器人B随后需要去取回它。它们是如何共享这一上下文的？是通过： - 一个结构化的记忆层（比如知识图谱）？ - 在一个基于RAG的集中状态存储中？ - 还是某种更简单（或更混乱）的方式？ 我正在尝试使用共享知识图谱作为代理之间的记忆——通过RAG支持非结构化输入，并且可以查询以进行规划、依赖关系和任务调度。 我很想知道： - 是否还有其他人考虑在物理代理之间实现共享记忆？ - 你们是如何处理世界状态、任务上下文或协调的？ - 有没有你们觉得有帮助的框架或经验教训？ 我正在探索这个领域，非常希望听到其他在这一领域或周边进行建设的人的意见。 谢谢！

我正在为需要进行推理和长期操作的LLM代理和助手构建基础设施，而不仅仅是处理单一的提示。 我遇到的一个核心挑战是：管理不断演变的记忆和上下文。检索增强生成（RAG）适用于检索，而临时记事本适合短期推理——但一旦代理需要维护结构化知识、跟踪状态或协调多步骤任务，情况就会迅速变得复杂；上下文变得越来越难以理解。 我正在尝试基于知识图谱构建一个共享记忆层： - 代理可以将结构化/非结构化数据导入其中 - 随着代理的行动，记忆会动态更新 - 开发者可以观察、查询并优化图谱 - 它支持高层次的任务建模和依赖关系跟踪（前置/后置条件） 我的问题是： - 你们是否在构建需要持久记忆或任务上下文的代理？ - 你们是否尝试过结构化记忆（图谱、JSON存储等），还是一直使用嵌入/临时记事本？ - 像基于图的记忆这样的东西真的会有帮助吗，还是对于大多数实际应用来说过于复杂？ 我正在全力验证这个想法，想听听其他正在使用LLM构建的人的成功经验（或失败教训）。 提前感谢HN的朋友们！

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