Anthropic讓Claude「做夢」整理記憶：35萬份文件，問答得分從53%升至61%

動察 Beating AI 快訊，Anthropic 發布一篇關於 Agent 長期記憶的研究，詳細介紹了 Claude 的「做夢」（Dreaming）機制。Agent 持續執行任務後，會累積大量對話、操作記錄和筆記。但這些資訊可能過時、相互矛盾，真正需要時也未必找得到。

Anthropic 將記憶分成四層：原始記錄、精選筆記、互相關聯的 Wiki 知識庫，以及每次啟動時自動加載的簡短索引。Claude 可以在執行任務時隨手記下重要資訊。「做夢」則會在任務間隙回顧歷史記錄，糾正錯誤、刪除過時內容，並從多次任務中提煉出新的經驗。下次啟動時，Claude 只需加載簡短索引，再按需查找相關記憶，不必重新閱讀全部歷史。

Anthropic 使用約 35 萬份 Stainless 公司內部文件進行實驗，總計 4.2 億 Token。研究人員讓 Opus 5 經過 128 輪會話，不斷閱讀文件、建立 Wiki、合併重複內容並核實事實。

在針對這些文件的 25 道問題中，單獨使用搜尋工具的得分為 53%，加入逐步完善的 Wiki 後達到 61%。回答每道題還平均節省約 2 萬 Token。遇到需要綜合多份合約才能回答的問題，Wiki 的優勢尤其明顯；但如果答案就在單份文件裡，普通搜尋已經足夠。

Anthropic 還讓 Claude 玩《寶可夢 紅》。舊版 Sonnet 3.7 記錄了 413 份記憶文件，最終只拿到一枚徽章。新版 Fable 5 只保留 10 份文件，卻拿到了四枚徽章。新版模型更善於區分值得保存的策略和隨時能重新查看的遊戲狀態。

原文連結

發佈者對本文章的內容承擔全部責任
在投資加密貨幣前，請務必深入研究，理解相關風險，並謹慎評估自己的風險承受能力。不要因為短期高回報的誘惑而忽視潛在的重大損失。