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# 先进智能体模式参考 来自 2025-2026 年文献的研究支持模式，用于增强多智能体编排。 --- ## 记忆架构 (MIRIX/A-Mem/MemGPT 研究) ### 三层记忆系统 +------------------------------------------------------------------+ | 情景记忆 (特定事件) | | - 发生了什么，何时，何地 | | - 带有时间戳的完整交互追踪 | | - 存储位置：.loki/memory/episodic/ | +------------------------------------------------------------------+ | 语义记忆 (广义知识) | | - 抽象的模式与事实 | | - 与上下文无关的知识 | | - 存储位置：.loki/memory/semantic/ | +------------------------------------------------------------------+ | 程序记忆 (习得技能) | | - 如何做事 | | - 成功的行动序列 | | - 存储位置：.loki/memory/skills/ | +------------------------------------------------------------------+ ### 情景到语义的巩固 **协议：** 完成任务后，将特定经验巩固为通用知识。 python def consolidate_memory(task_result): """ 将情景（发生了什么）转换为语义（事物如何运作）。 基于 MemGPT 和 Voyager 模式。 """ # 1. 存储原始情景追踪 episodic_entry = { "timestamp": now(), "task_id": task_result.id, "context": task_result.context, "actions": task_result.action_log, "outcome": task_result.outcome, "errors": task_result.errors } save_to_episodic(episodic_entry) # 2. 提取可推广的模式 if task_result.success: pattern = extract_pattern(task_result) if pattern.is_generalizable(): semantic_entry = { "pattern": pattern.description, "conditions": pattern.when_to_apply, "actions": pattern.steps, "confidence": pattern.success_rate, "source_episodes": [task_result.id] } save_to_semantic(semantic_entry) # 3. 如果出错，创建反向