问题一：ART是如何工作的？
参考答案：
ART是一个需要监督的方案，它可以将发生过的推理过程沉淀下来，并在将来召回再使用。过程可以描述为：一个Task Library存放了多种类型任务的CoT（思维链）。当向ART实例提问时，会从Task Library中找到最适合的Task案例与用户的问题一起向大模型提问。最终结果由人脑评审并修正，这个结果会持久化到Task Library中。
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问题二：Reflexion与ART有什么不同？
参考答案：
Reflexion与ART的主要区别在于，Reflexion将人脑部分换成了语言模型，转换成了由大模型自我学习优化自身行为。它通过尝试、错误和自我反思来解决决策、编程和推理任务。而在ART中，最终的结果需要由人脑进行评审和修正。
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问题三：什么是memory？作用是啥？
参考答案：
Memory包括Context和History。它为Agent提供了记忆和回忆的功能，有助于Agent更好地进行推理和动作。 
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问题四：Agent中的Context是什么？
参考答案：
Context是语境上下文，类似于人脑的STM（Short-term memory，短期记忆）。它为Agent提供上下文能力，使得Agent能够根据当前的环境和情境进行推理和动作。当前大模型的提示词工程化就是基于上下文的。
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问题五：Agent中的History是什么？
参考答案：
History是回忆，类似于人脑的LTM（Long-term memory，长期记忆）。它为Agent提供了存储和召回关联数据的能力，使得Agent能够记住过去的信息和经验，并利用这些信息和经验进行未来的推理和动作。 
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