World Model Optimizer（WMO）是由experientiallabs开源的一项工具，直面当前智能体（Agent）系统性能优化与模型成本之间的矛盾。其核心思路是将智能体在实际运行中积累的交互轨迹作为高价值训练数据，通过知识蒸馏...

清华大学与斯坦福大学联合研究团队近日发布突破性研究成果ReasoningBank，该框架通过构建推理记忆系统解决长期困扰大语言模型智能体的历史经验复用难题。传统智能体在持续执行现实任务时，往往将每次交互视为独立事...