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我写了一份关于我在智能体系统中思考的一个区分的概念论文草稿。 主要观点：智能体可能缺少一个可重用的操作记忆层，用于记录它们通过实际执行任务所学到的东西——这与用户记忆、检索/RAG和微调是不同的。 例子包括： - 在执行过程中发现的工具特性 - 重复有效的工作流程模式 - 特定环境下的过程知识 - 重新发现的代价高昂的失败模式 我暂时将这个模式称为“智能体经验缓存”。 我主要想进行压力测试： - 这是否真的是一个独立的类别 - 它与情节记忆/轨迹存储/工具使用痕迹的重叠之处 - 失败模式和失效风险的框架是否正确 草稿在这里： https://docs.google.com/document/d/126s0iMOG2dVKiPb6x1khogldZy3RkGYokkK16O0EmYw/edit?usp=sharing