本研究解决了现有大型语言模型（LLMs）在多步骤任务中缺乏结构化任务状态理解的问题。提出的任务记忆引擎（TME）利用层次化的任务记忆树来跟踪任务执行，提高了执行一致性和上下文可靠性，研究结果表明TME显著提高了任务完成精度和可解释性，为未来的DAG结构记忆架构奠定了基础。

我在 TME 工作的一天 7:30，起床 8:10，出门，坐班车上班 8:50-9:30，到公司;早饭时间 & 看阅读清单里的文章 9:30-10:00，整理昨天遗留的与今天要做的事情，开始工作 10:00，晨会时间；会后开始上午的工作 12:00，午饭时间 12:30~13:30，看阅读清单里文章 or...