超越记忆：面向LLM智能体异构协作知识工作的模板化基底

研究项目、教育工作及相关知识工作积累的发现、决策和推理，未来的协作者很少能找回来。对这类工作最有用的部分，包括死胡同和被撤回的主张，通常被排除在出版物和共享代码之外；未来的研究者会重蹈同样的失败，因为没有记录留存。LLM编程智能体是常见的参与者，但在会话之间不持有持久记忆，而对原始来源做检索增强生成也无法产生复利效应。llm-wiki模式（Karpathy, 2026; tonbi, 2026）通过在原始来源与智能体之间插入一个由LLM维护、相互链接的wiki来解决这一问题。我们提出llm-wiki-memory-template，一个可复用、感知智能体的实例化，并论证它是异构协作知识工作沿三个轴（多人、多AI智能体、多领域）的基底，每个轴由模板的一个独特架构元素支撑（§4）。该wiki按约定只追加不删改，从而把失败的尝试与成功的经验一同保留，解决了出版物和代码共享在结构上无法解决的负结果丢失问题。三个已部署的案例研究和一份设计报告分别覆盖这些轴：一个保留被放弃迭代的单人研究谱系；一个双人项目，其追溯性审计将两个先前实验声称的20/20覆盖修订为14和12个基于证据的答案，修复后又变为18和18，失败路径在整个工件中被保留；一个以设计报告形式呈现的进行中的多智能体部署；以及一个跨领域的教育变体。我们将失败路径保留、智能体诚实性和appropriation（挪用改造）命名为该工件跨领域的社会技术属性，而不仅是其技术机制的属性。