上下文管理是對話式 AI 的記憶中樞，需通過技術方案（RAG、結構化記憶）與優化策略
（意圖過濾、動態裁剪）解決連貫性、資源消耗與準確性的三角平衡問題。
聲網對話式 AI 引擎采用的方案是通過結構化短期記憶+動態長期記憶注入，在保障兼容性的同時，針對實時語音交互場景（尤其中斷處理）進行深度優化，并賦予開發者高度靈
活的上下文控制權限。
1．短期記憶機制
短期記憶（Short-term Memory）是智能體在當前會話中臨時保存和處理的信息空間。
用戶和對話式智能體互動期間，智能體會在短期記憶中緩存當前對話的上下文，確保智能體
能夠連貫地理解和回應用戶的連續輸入。
對話式 AI 引擎整體短期記憶會以 JSON 的形式存儲，遵循 OpenAI Chat
Completions 的規則，同時進行了部分的擴展。
2．短期記憶的獲取：
◇ 智能體運行期間，調用 GET 獲取智能體短期記憶接口獲取短期記憶 JSON。該接
口會得到智能體生命周期內儲存的完整的短期記憶。
◇ 智能體停止后，聲網會通過消息通知服務將短期記憶回調至你的業務服務器，詳見
消息通知事件類型。
3．固化和注入長期記憶：
智能體的短期記憶會隨智能體停止而消失，你可以在智能體停止后，將短期記憶儲存到
你的服務器以固化為長期記憶，之后在創建智能體時通過 llm.system_messages 直接注入
原始記憶內容或經過總結的記憶內容，從而實現在智能體退出或重啟后仍然能夠訪問和使用
這些數據。
以下示例展示了通過 system_messages 注入經過總結的記憶內容：
拉格朗日函數L被定義為系統的動能K 和勢能P 之差，即 L=K 一P 式中 K—— 機器人手臂的總動能,P—— 機器人手臂的總勢能,機器人系統的拉格朗日方程為
自由度是機器人的一個重要技術指標，它是由機器人的結構決定的，并直接影響到機器人的機動性;機器人機械手的手臂具有三個自由度，其他的自由度數為末端執行裝置所具有
機械手是具有傳動執行裝置的機械，它由臂、關節和末端執行裝置(工具等)構成，組合為一個互相連接和互相依賴的運動機構;機器人接收來自傳感器的信號產生出控制信號去驅動機器人的各個關節
前臺接待機器人的控制系統由“任務規劃” “動作規劃”“軌跡規劃”和基于模型的 “伺服控制”等多個層次組成,機器人針對各個任務進行動作分解,實現機器人的一系列動作
伺服電機的轉動速度、扭矩、反饋信號頻率和額定電壓等參數是整個機器人控制系統的決定性因素之一;減速機和減速齒輪降低電機的轉動速度,加大輸出扭矩
每個關節都是影響智能接待智能接待機器人整體運動狀態的因子，所以設計時必須考慮全體的運動特性，并對關節的運動范圍和運動速度變化做出約束。
為規劃智能接待仿人機器人的機構設計需求，計算機器人運動過程中各關節所受的力和力矩、分析動力學穩定性和控制規律，必須建立其動力學模型
串行控制結構是指機器人的控制算法是由串行計算機來處理;并行處理結構能滿足機器人控制的實時性要求,實現復雜的計算力矩法、非線性前饋法、自適應控制法
運動控制系統由通信模塊、電源模塊、控制模塊和電機驅動模塊組成;分別驅動3個全方位輪，實現3軸聯動;通過閉環采集到的電機碼盤信息獲得的3個輪子的速度反饋回PC 機
硬件框圖包括一個以TMS320F2812DSP 為核心的DSP 控制板，一塊配套的功率驅動板和一臺無刷直流電機；功率驅動部分的硬件電路，主要由前置驅動芯片和六個功率MOSEFET 管組成
用來檢測機器人的加速度,括身體的加速度和各關節角加速度,有時候也作為抑制各關節機械振動而檢測;根據原理可分為應變式、壓電式和MEMS 技術等
檢測機器人運動速度,包括身體移動速度和各關節轉動速度等;一般可分為直流式和交流式兩種,直流式測速機的勵磁方式可分為他勵式和永磁式兩種,有帶槽的、空心的、盤式印刷電路等形式
