本研究探讨了大语言模型（LLM）在复杂环境中的局限性，指出仅依赖程序性记忆无法满足实际需求。提出了一种结合语义记忆和联想学习的模块化架构，以增强LLM的适应能力，提升其在恶劣学习环境中的表现。

本研究探讨了智能体的语义记忆和情景记忆系统，发现两者结合能提升性能。通过OpenAI Gym环境，智能体学习编码和检索记忆以最大化奖励。研究提出了新型记忆机制MemoryBank，解决长期交互中的记忆缺陷，并强调了人工智能与人类协作的潜力。

本研究解决了当前移动操控系统在动态环境中应用的局限性，提出了一种新的动态时空语义记忆DynaMem方法。该方法通过构建3D数据结构和利用多模态大语言模型，实现了对移动对象的实时定位和记忆更新，显著提高了在非静态物体上的抓取成功率，达到了70%。