嘿，大家好！这里是一个专一于AI智能体的频道！
Inside-trial Information：
这种消息指的是在单个义务或交互环节中搜集的数据。也就是说，它仅与正在启动的义务无关。
例如，在一个对话义务中，Agent或者须要记住对话的高低文消息，以便生成连接和相关的回应。这些消息包括了对话中的一切交互步骤，如Agent的提问、用户的回答以及Agent的后续回应。
Cross-trial Information：
这种消息则超过了多个义务或交互环节，它包括了Agent在不同义务中积攒的阅历、学到的经验以及或者的形式识别。
例如在游览方案义务中，假设Agent在过去的义务中为用户预订过机票和酒店，并从用户那里获取了反应，它可以应用这些跨义务的消息来优化和改良义务的口头战略。
简而言之， "Inside-trial Information" 更并重于义务的即时消息，而 "Cross-trial Information" 则蕴含了Agent在历史义务中的常年积攒和学习。两者联合起来，可以协助智能体在复杂的环境中做出愈加理智和有效的决策。
External Knowledge：
外部常识可认为Agent提供宽泛的消息，这些消息或者与义务没有间接相关，但或者对成功义务或做出决策有协助。例如，Agent或者须要外部天气消息来布局户外优惠。
相比于跨义务消息，外部常识或者与义务不间接相关，但提供了更多的背景消息；跨义务消息与Agent之前的义务间接相关，有助于阅历的传承和运行。
将经典的Agent智能体对应到这3个类别上，咱们可以获取下图的分类结果，√示意合乎相应的消息。
在ExpeL的上班流程图中，咱们可以很明晰的看出这3种记忆的表现！，如下图
本文转载自，作者：
© 版权声明