读了下斯坦福虚拟小镇中关于LLM Agent居民的记忆流设计和实现思路，模拟了人类的记忆模式，小镇内的25个Agent都拥有自己独立的记忆流，记忆流的检索机制按下面的参数权重进行打分排序：

1.近期性（与时间相关的记忆指数衰减）
2.重要性（日常吃饭这样的不重要记忆会占比较低的权重分）
3.相关性（与其他记忆发生关联的记忆会提高权重分）

除此之外，还为Agent引入了的周期性「反思」机制，大约一天内反思两到三次（吾日三省吾身），每次从记忆流中抽取近期的记录，再根据反思结果决定接下来做什么事最重要。

还有一种更接近人类高级思考方式进行的设计：即基于反思的反思，这会生成一个树状结构，反思树的层级越高，代表思考越抽象和高级。

反思还设置了一个触发机制，只有当Agent感知到最新事件的重要性累积超过一定阈值之后才会生成反思。也就是说如果Agent每天什么都不做，只是按惯性的吃饭睡觉，是不会产生任何反思的（跟人类没什么区别[doge]）。

虽然Agent的概念从4月份到现在过去很久了，但看到这样的设计思路还是觉得很有意思。

原文链接：https://t.cn/A6OwZdid

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路很长也很靓丽，明白事缓则圆，所以也不会再评价过去感情的问题，它由一个点打开自我的深渊，而我窥探那些黑暗，不再被吞噬，从无数个细碎的决定到改变，用了太多弯路。
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我的作息跟生活一直不够规律，在大二之前从没熬过夜，高三努力时状态拉满，但很快因为后来的无常交错过了几年迷茫的生活，所以我现在什么时候才能九点睡觉去保持这三种专业课间的齐平。