借鉴 RNN/LSTM 思路：让 Agent 维护可演化的压缩记忆态
LeadershipNo2904 · reddit · 2026-11-14
作者提出当前主流 agent 的「检索上下文→生成」范式可能不够，更强的 agent 需要类似 RNN/LSTM 的演化记忆状态：持续从对话、动作、观察和推理轨迹中维护一份压缩记忆，每轮决策记什么、忘什么、更新什么、什么影响下一步行动，形成「读记忆→更新记忆→推理→行动→再存储」的循环。这是一个架构层面的想法探讨，无实现细节。
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