Prepend(5) fmt.Print("Prepend 5: ") cl.Traverse() // 5 -> 10 -> 20 -> 30 (回到头部) // 删除中间节点 cl.
0.0 edc-formdata-export: 1.0.0 platform-first-packages: - org.
js 编译缓存 #21523 使用 V8 的值序列化器对持久缓存进行编码 #21514 提高 SplitChunksPlugin 的性能：拒绝具有 64 位签名的非子集信息块集，缓存未命名的入口键，并移除每个模块的闭包 #21529 在构造函数中初始化NormalModule.
右图展示了三种决定记忆如何跨智能体分布和访问的拓扑配置。LLMA-Mem 是一个统一记忆框架，由三个相互依赖的记忆模块组成，支持不同多智能体拓扑结构 三大记忆模块 情景记忆（Episodic Memory） 存储过去任务执行的丰富记录，包括任务上下文、智能体交互、结果和事后反思 形式化定义：\(e_i = \langle a_{\mathrm{id}}, t_i, \tau_i, C_i, \mathcal{A}_i, o_i, c_i, \mathcal{L}_i, \mathcal{P}_{i}^{\mathrm{rel}} \rangle\) 作用：作为后续抽象的原始经验基础，支持基于案例的推理 程序记忆（Procedural Memory） 存储从情景经验中抽象出的可重用策略和技能 与情景记忆的实例特定性不同，程序记忆捕获跨多个任务被证明有效的泛化知识 形式化定义：\(p_j = \langle a_{\mathrm{id}}, t_j^c, t_j^d, \eta_j, \kappa_j, s_j, f_j, \mathcal{E}_j^{\mathrm{src}} \rangle\) 可靠性估计：\(rho_j = \frac{s_j}{s_j + f_j}\)（越多的情景记忆抽象出的越少程序记忆，可靠性越高） 作用：通过压缩原始轨迹为紧凑的程序记忆，显著降低 Token 消耗 交互记忆（Transactive Memory） 捕获 "谁知道什么"，即团队内谁擅长什么任务、谁可靠等信息 跟踪每个智能体的专业领域和可靠性，支持高效的任务分配和协调 可靠性更新：\(\xi_k^{(t+1)} = \frac{\mathrm{successes}_k}{\mathrm{total\_tasks}_k}\) 三种记忆拓扑配置 本地拓扑（Local Topology）：每个智能体维护私有记忆库 \(\mathcal{M}_i = \langle \mathcal{E}_{i}, \mathcal{P}_{i}, \mathcal{T}_{i} \rangle\)。