OpenCloud agents now remember user details like job titles and past interactions, unlike older stateless models. This persistent memory lets the agent generate more personalized outputs by drawing on stored context, creating more efficient collaboration between humans and AI.
所以 另 一个 说 这个 memory 呢, 所以 为什么 这个 memory 是 现在 所谓 所谓 所谓 opencloud 这些 agent 比 之前 的 好 的 一个, 对 吗? 就是说 跟 之前 因为 都 是 一个 大约 模型, 你 当场 调用, 但是 对 你 的 过去 的 历史 它 没有 什么 记忆, 所以 你 每次 它 对 你 信息 了解 不 多, 但 那个 memory 你 相信 你 每次 第一个 这个 agent 是 部署 在 那本 机上 的, 是 吧? 这样 不说 部署 在 我 这个 电脑 上 或者 我 部署 在 家里 的 电脑 上。 然后 呢, 大家 又 不断 的 会 了解 我 到底 做 什么 的, 比如说 你 给 人家 介绍 啊, 说 我 是 马尔卑 拉 AIfounderCEO, 我们 做 AI 教育, 包括 他 很多 案例 就 会 记下来 了, 比如说 我 辅导 了 谁 啊, 辅导 了 雨 萱, 辅导 了 这样, 这样 他 在 生成 材料 的 时候 就 会 根据 他 这个 已有 的 记忆 啊 来 生成, 这样 就 会 好 很多, 不过 有 的 材料 可能 我 都 已经 忘记 了, 或者 我 当时 没想到, 但 他 还 记得 做 出来 这样, 所以 我 觉得 这是 这个 human 人 跟 这个 AI 系统 就 会 非常 的 非常 的 这个 有效 啊, 非常 有效。
