LLM 不擅长战略规划，但记忆增强型智能体可提升推理能力

英文标题：LLMs Are Not Good Strategists, Yet Memory-Enhanced Agency Boosts Reasoning

该论文指出，大语言模型（LLM）在长时程环境中的战略推理能力往往受限于子目标不一致的问题。有限的注意力资源使模型难以在数千个步骤中持续保持战略连贯性。研究认为，引入记忆增强机制的智能体架构有望改善这一局限，并提升复杂任务中的推理与规划表现。该结论对构建能够执行长期、多阶段任务的 Agent 具有参考意义。

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