提升智能体长期推理能力的实战方法
传统AI模型在跨时间推理上的主要瓶颈是缺乏结构化记忆系统。M3-Agent通过以下创新机制实现突破：
- 双轨记忆系统：情景记忆记录具体事件(what/when/where)，语义记忆提取抽象关系(why/how)
- 实体中心化存储：所有信息以人物/物体为锚点组织，天然支持时间线追溯
- Otimização do aprendizado aprimorado：通过RL训练记忆检索策略，提高长程关联准确率
实现步骤：1) 确保正确安装transformers库特定版本 2) 使用control.py加载记忆图谱 3) 在annotations配置文件中设计测试问题。实测显示跨时间问答准确率比GPT-4o高38%。
Essa resposta foi extraída do artigoM3-Agent: uma inteligência multimodal com memória de longo prazo e capaz de processar áudio e vídeoO
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