Muscle Memory

总结性介绍 Muscle Memory:

Muscle Memory 是一个为AI代理设计的行为缓存工具。它的核心思想是记录AI代理在解决任务时的工具调用模式（trajectory），并在再次遇到相同任务时，直接重放这些已学习的轨迹，避免每次都调用大型语言模型(LLM)，从而提高速度、降低成本并减少输出结果的变异性。如果遇到边缘情况，则会回退到原始的agent模式。它并不是另一个agent框架，而是可以让你将现有的agent集成进去，重点在于缓存验证，通过定义Check来判断在什么情况下可以安全地重用缓存的工具调用序列。

Muscle Memory 的使用场景:

Muscle Memory 适用于以下场景：

• 重复性任务: 当AI代理需要多次执行相同或相似的任务时，例如：根据用户输入来查找数据库或调用API接口，通过Muscle Memory 可以避免重复调用LLM，从而节省计算资源。
• 需要固定行为模式的任务: 对于某些任务，希望AI代理的行为模式保持一致，避免每次调用LLM 结果的随机性，通过Muscle Memory，可以保证AI代理在相同任务下执行相同的工具调用序列。
• 对速度和成本敏感的任务: 在需要快速响应或降低成本的场景下，Muscle Memory 可以通过重用缓存的工具调用序列，显著提高响应速度并降低 token 消耗。
• 已验证过的安全操作: 在一些已验证过的安全操作的情况下，可以将其添加到缓存中，避免LLM生成错误指令的可能性。