第三，我们希望智能体具备出色的记忆与学习能力。记忆和状态管理能力是完成长程、复杂任务的前提。在面向消费者的场景中，例如个性化的日程管理或长期服务支持，智能体需要跨会话地记住用户偏好、历史交互与长期状态，才能减少重复沟通、提升服务质量；在企业级应用中，如跨周期项目管理、复杂业务流程推进等，则需要智能体记住任务进度、中间结果与关键决策依据，确保任务在长周期、多阶段执行中保持连贯性，不中途偏离既定目标。学习能力的意义是我们希望智能体能持续提升，像人类员工一样可以从职场小白通过经验积累和吸收新知进化成专家。
说白了，一个 Skills 专家的应用商店雏形，已经摆在我们面前了。
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第二个问题在于，狗加双臂是一个非标的构型，我觉得我们做机器人公司，一定要杜绝按照非标的构型思路。因为非标意味着无法放量——今天臂长要1.5米，明天要2米；今天精度0.1毫米，明天要1毫米——这样就会量上不去，成本降不下来，算法也无法复用。
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