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本文介绍了“循环中的记忆”，其中语言智能体在每个推理步骤中反复访问进程内关联存储。通过使用快速（约100微秒）的进程内存储，每一步的检索成本相比网络存储降低了三个数量级，消除了冗余操作，并提升了GPT-5类模型的召回率。