你是否曾考虑过构建一个真正会学习的研究代理？这里有一种轻量级的方法——跟踪今天的共识内容，将其与昨天的观点进行对比，识别差异，让系统吸收这些变化以用于未来的运行。

这个想法很简单：启动基于快照的记忆机制。每个周期，你的代理会提取当前的共识数据，快速与上一个快照进行比较，找出变化及其原因，然后将这些观察结果锁定到它的知识库中。

这并不是什么复杂的机器学习，而更像是智能的模式识别——代理观察意见和数据点如何随时间演变，捕捉市场情绪或协议讨论中的动力变化，并相应调整自己的决策权重。

这种模型在追踪生态系统共识、监控治理变动或进行持续市场分析方面表现出惊人的扩展性。内存占用保持精简，因为你只存储有意义的差异，而不是原始日志。

对于任何在加密领域构建研究工具的人来说都非常实用，特别是在追踪链上信号变化或社区情绪漂移方面。