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活在智能体聊天里的分散练习
分散练习就是回忆加等待：回忆得越容易，两次尝试之间的间隔就越长。Fluid Recall 保存记录：卡组、卡片和下一次到期时间。人在 Muse 或任何其他智能体里练习。本网站不主持练习。
为什么托管智能体需要公开记录
托管智能体在会话之间没有自己的记忆。如果复习的时钟只存在于对话里，它会随着上下文一起消失。有了带确定性 HTTP API 的公开记录，智能体才有地方读到要复习什么、写下发生过什么。
回忆、等待、重复
会话很简单：listDue 送来今天的提示，人在瞥见答案之前先尝试，revealCard 展示唯一的答案，recordReview 记录评分。Fluid Recall 返回 dueAt。回忆容易，日期就往后推；失败，就很快回来。
提问
fluidrecall.com 会进行分散练习吗？
不会。本网站公开说明、Muse 技能和 OpenAPI 文档。练习发生在个人的智能体聊天里，用语音或文字进行。
只支持 Muse 吗？
不是。Muse 是第一位兼容的教练。任何能调用公开 HTTP API 的智能体，都可以使用同样的技能、同样的令牌、同样的到期列表工具。
Fluid Recall 是智能体记忆吗？
搜索智能体记忆的人，想要持久的回忆记录。Fluid Recall 正是分散练习需要的那份记录：任何智能体都能调用的卡片和日期，而不是模型写下的、关于它自己的散逸聊天便签。更详细的页面在 /zh-Hans/agent-memory。
公开契约
契约与语言无关。练习不是在本网站进行的，而是在你自己的智能体聊天里。 Muse 技能, OpenAPI 文档 和 llms.txt.