MoE，全称Mixture of Experts，混合专家模型。不再让所有 token 都经过同一个 FFN；而是准备多个“专家网络”（Experts）；对于每个 token，只激活其中少数几个 expert 来处理。总参数量可以非常大，因为 expert 可以很多；单次前向计算量不一定跟着线性变大，因为每个 token 只走 top-k 个 expert，而不是走全部 expert。传统 FFN

在过去十多年里，研究界一直在探索如何更有效地利用循环模型与注意力机制。循环模型试图将数据压缩到固定大小的记忆中（即隐藏状态），而注意力机制允许模型关注整个上下文窗口，从而捕获所有 token 之间的直接依赖关系。然而，这种更精确的依赖建模需要二次复杂度，因此模型只能处理固定长度的上下文。本文提出了一种新的神经长时记忆模块，它能够学习记忆历史上下文，并帮助注意力在关注当前上下文的同时利用久远过去的信

目标读者：没有 MCP 基础，但会一点 Python。

更新时间：2026-02-28环境：Windows + Conda（Ema。

持续更新的智能体

OpenManus复现

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特别是在与 LLM（大语言模型）交互的时候，经常会遇到临时性的网络波动、超时、服务器繁忙等问题，这时候自动重试可以显著提升稳定性。把各种乱七八糟的消息格式（字典、对象、带图片的、不带图片的），统一整理成 OpenAI 接口能听懂的标准格式。调用一个可能会失败的方法（比如访问远程 API）时，这个装饰器会在出错后自动尝试重新执行，而不是立刻报错退出。如果没有单例机制，这两个 llm_a 和 llm_

它的作用是：精确估算一条消息在调用大模型（如 GPT-4o、Claude）时会消耗多少 tokens。

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