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%。

本研究基于认知科学理论建模了一个拥有语义记忆和情景记忆系统的智能体，并通过OpenAI Gym兼容的环境让其学习如何编码、存储和检索记忆，以最大化奖励。研究发现两个智能体合作能够获得比一个智能体单独行动更好的性能。已提供代码和模型。