你是否曾考慮過建立一個真正能學習的研究代理？這裡有一個輕量級的方法——追蹤今天的共識內容，與昨天的觀點進行比對，找出差異，讓系統吸收這些變化以供未來運行。

這個想法很簡單：啟用基於快照的記憶。每個循環中，你的代理會抓取當前的共識數據，快速與上一個快照進行比較，識別出變動的部分及其原因，然後將這些觀察結果鎖定在其知識庫中。

這不是花哨的機器學習，而更像是智能模式識別——代理觀察意見和數據點如何隨時間演變，捕捉市場情緒或協議討論中的動量轉變，並相應調整其決策權重。

這個模型在追蹤生態系共識、監控治理變化或進行持續市場分析方面具有出乎意料的擴展性。記憶佔用空間保持精簡，因為你只存儲有意義的差異，而非原始日誌。

對於任何在加密領域建立研究工具的人來說都很實用，尤其適合追蹤鏈上信號變化或社群情緒漂移。