Musolsol.𝟎𝐱𝐔
@MMMusol
06 | 21年入web3 |
长期主义 | 不定时投机
侠客交易员 | 宏观 | AI | 文学
Founder of @SWUFEBA
投名状于@0xUClub @bamboozcrypto 门下
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가입 February 2025
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用Grok Bot比较多，
再补充2个自己的看法：
1. 记忆的遗忘与纠错，用户改口后，哪些记忆要保留，哪些记忆要并存
2. 授权边界，什么事Personal Agent自己做，什么事需要先问，只测“会不会问”不够，问太多用户视角也挺烦的也需要扣分的。。。
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最近一直在使用personal agent，从模型侧的角度来看的话，面向 personal agent 强调了两项能力：
1. Active Memory：跨对话记住与你有关的信息，需要时调用，对应内部的 MemoryBench
2. Active Focus：围绕目标持续推进、遇到阻碍换方法、该问时问、重要操作前先确认，对应内部的 FocusBench。
一直在思考如果来为 personal agent 做 benchmark，老师们觉得最该测什么？
Memory + Focus 这个组合之外是否还有什么更细或者更novel的拆分方式呢？
现在想到的是还需要主动性，比如说提醒我下雨了收衣服，即便我没有告诉他要提醒我，当然前提是我有晾衣服在外面
bench 需要提供环境变化作为上下文，和 anti-nerdy，让它说人话，有边界感，不招人烦
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