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Stateflow
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LLMs 是无状态的；智能体（Agent）的智能存在于外部框架中
大型语言模型（LLMs）本质上是无状态的，这意味着它们在交互之间不保留信息。这一基本特性要求，AI 智能体（Agent）的智能和记忆不应存在于 LLM 本身，而应存在于管理数据注入和检索的外部系统或“框架”（harnesses）中。MemGPT 和 StateFlow 等框架将 LLMs 视为处理单元，由框架负责状态管理，这类似于操作系统管理内存。因此，AI 智能体（Agent）记忆的质量与其框架的复杂程度直接相关，尤其是在处理时间断…
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新的Autopilot防火墙可大幅减少LLM代理的虚报
研究人员开发了一种名为Autopilot的新执行模型，旨在防止大型语言模型代理在无人监督的情况下虚报成功。该系统通过将代理状态外部化为有限状态机来充当防火墙，确保任何完成声明都与特定网关的已验证执行相关联。在测试中，与Reflexion和StateFlow等现有方法相比，Autopilot显著降低了虚报率，尤其是在具有挑战性的软件开发任务上。