揭秘：小龙虾模仿OpenClaw，探索梦境背后的类脑记忆技术秘密
小龙虾（OpenClaw）借鉴了人类清理大脑垃圾的方法。为了解决隔夜忘事的问题，小龙虾模仿人类的行为模式，在智能体闲置时进行数据整理，使其能够提炼出有价值的长期记忆。长期以来，大模型的记忆系统就像一个杂乱无章的文件柜。由于缺乏有效的长短期记忆筛选机制，长时间交互后容易陷入信息冗余和混乱的局面。它们能记住每个细节，却难以区分重点，并且在面对矛盾的信息时会感到困惑。2026年4月5日，OpenClaw
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过多的AI智能体并不意味着更强：信息冗余限制了大规模语言模型代理的发展
近年来，基于大语言模型的多智能体系统（MAS）在复杂推理任务中得到了广泛应用。传统方法通常让多个独立生成决策的代理通过投票或辩论等方式进行聚合，从而提高算术、常识推断及专业问答等领域的准确率。当test-time compute成为常见的性能提升策略时，一个自然而然的问题随之产生：随着agent数量的增加，MAS是否能够持续增强其能力？直观上来看，这种想法似乎是合理的：类似ensemble或sel
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