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最近在体验 Muse、Grok Bot、Dots、Cue、OpenClaw 这些 personal agent，也关注到Meta 前几天发布了 Muse Wonder，从模型侧的角度来看的话，面向 personal agent 强调了两项能力：
1.Active Memory：跨对话记住与你有关的信息，需要时调用，对应内部的 MemoryBench。
2.Active Focus：围绕目标持续推进、遇到阻碍换方法、该问时问、重要操作前先确认，对应内部的 FocusBench。
自己最近思考怎么从模型侧做 personal agent 的 benchmark 和训练数据，想跟大家交流：
如果让来为 personal agent 做 benchmark，你觉得最该测什么？Memory + Focus 这个组合之外是否还有什么更细或者更novel的拆分方式呢？
1.Active Memory：跨对话记住与你有关的信息，需要时调用，对应内部的 MemoryBench。
2.Active Focus：围绕目标持续推进、遇到阻碍换方法、该问时问、重要操作前先确认，对应内部的 FocusBench。
自己最近思考怎么从模型侧做 personal agent 的 benchmark 和训练数据，想跟大家交流：
如果让来为 personal agent 做 benchmark，你觉得最该测什么？Memory + Focus 这个组合之外是否还有什么更细或者更novel的拆分方式呢？
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