上下文管理是對話式 AI 的記憶中樞，需通過技術方案（RAG、結構化記憶）與優(yōu)化策略
（意圖過濾、動態(tài)裁剪）解決連貫性、資源消耗與準確性的三角平衡問題。
聲網(wǎng)對話式 AI 引擎采用的方案是通過結構化短期記憶+動態(tài)長期記憶注入，在保障兼容性的同時，針對實時語音交互場景（尤其中斷處理）進行深度優(yōu)化，并賦予開發(fā)者高度靈
活的上下文控制權限。
1．短期記憶機制
短期記憶（Short-term Memory）是智能體在當前會話中臨時保存和處理的信息空間。
用戶和對話式智能體互動期間，智能體會在短期記憶中緩存當前對話的上下文，確保智能體
能夠連貫地理解和回應用戶的連續(xù)輸入。
對話式 AI 引擎整體短期記憶會以 JSON 的形式存儲，遵循 OpenAI Chat
Completions 的規(guī)則，同時進行了部分的擴展。
2．短期記憶的獲�。�
◇ 智能體運行期間，調(diào)用 GET 獲取智能體短期記憶接口獲取短期記憶 JSON。該接
口會得到智能體生命周期內(nèi)儲存的完整的短期記憶。
◇ 智能體停止后，聲網(wǎng)會通過消息通知服務將短期記憶回調(diào)至你的業(yè)務服務器，詳見
消息通知事件類型。
3．固化和注入長期記憶：
智能體的短期記憶會隨智能體停止而消失，你可以在智能體停止后，將短期記憶儲存到
你的服務器以固化為長期記憶，之后在創(chuàng)建智能體時通過 llm.system_messages 直接注入
原始記憶內(nèi)容或經(jīng)過總結的記憶內(nèi)容，從而實現(xiàn)在智能體退出或重啟后仍然能夠訪問和使用
這些數(shù)據(jù)。
以下示例展示了通過 system_messages 注入經(jīng)過總結的記憶內(nèi)容：
拉格朗日函數(shù)L被定義為系統(tǒng)的動能K 和勢能P 之差，即 L=K 一P 式中 K—— 機器人手臂的總動能,P—— 機器人手臂的總勢能,機器人系統(tǒng)的拉格朗日方程為
自由度是機器人的一個重要技術指標，它是由機器人的結構決定的，并直接影響到機器人的機動性;機器人機械手的手臂具有三個自由度，其他的自由度數(shù)為末端執(zhí)行裝置所具有
機械手是具有傳動執(zhí)行裝置的機械，它由臂、關節(jié)和末端執(zhí)行裝置(工具等)構成，組合為一個互相連接和互相依賴的運動機構;機器人接收來自傳感器的信號產(chǎn)生出控制信號去驅動機器人的各個關節(jié)
前臺接待機器人的控制系統(tǒng)由“任務規(guī)劃” “動作規(guī)劃”“軌跡規(guī)劃”和基于模型的 “伺服控制”等多個層次組成,機器人針對各個任務進行動作分解,實現(xiàn)機器人的一系列動作
伺服電機的轉動速度、扭矩、反饋信號頻率和額定電壓等參數(shù)是整個機器人控制系統(tǒng)的決定性因素之一;減速機和減速齒輪降低電機的轉動速度,加大輸出扭矩
每個關節(jié)都是影響智能接待智能接待機器人整體運動狀態(tài)的因子，所以設計時必須考慮全體的運動特性，并對關節(jié)的運動范圍和運動速度變化做出約束。
為規(guī)劃智能接待仿人機器人的機構設計需求，計算機器人運動過程中各關節(jié)所受的力和力矩、分析動力學穩(wěn)定性和控制規(guī)律，必須建立其動力學模型
串行控制結構是指機器人的控制算法是由串行計算機來處理;并行處理結構能滿足機器人控制的實時性要求,實現(xiàn)復雜的計算力矩法、非線性前饋法、自適應控制法
運動控制系統(tǒng)由通信模塊、電源模塊、控制模塊和電機驅動模塊組成;分別驅動3個全方位輪，實現(xiàn)3軸聯(lián)動;通過閉環(huán)采集到的電機碼盤信息獲得的3個輪子的速度反饋回PC 機
硬件框圖包括一個以TMS320F2812DSP 為核心的DSP 控制板，一塊配套的功率驅動板和一臺無刷直流電機；功率驅動部分的硬件電路，主要由前置驅動芯片和六個功率MOSEFET 管組成
用來檢測機器人的加速度,括身體的加速度和各關節(jié)角加速度,有時候也作為抑制各關節(jié)機械振動而檢測;根據(jù)原理可分為應變式、壓電式和MEMS 技術等
檢測機器人運動速度,包括身體移動速度和各關節(jié)轉動速度等;一般可分為直流式和交流式兩種,直流式測速機的勵磁方式可分為他勵式和永磁式兩種,有帶槽的、空心的、盤式印刷電路等形式
