LLM 代理人記憶

深度分析

以雙時態運算子解決 LLM 代理人記憶衝突的 Toki 框架

隨著大型語言模型代理人需要持續寫入記憶，傳統的四種衝突解決策略未宣告隔離層級，導致寫入時異常。研究提出Toki，將這四策略統一為雙時態運算子，並加入審計列保留失敗事實。實驗顯示Toki同時排除重放不一致、信念漂移與審計抹除三大缺陷，且保留判決器於寫入路徑。