LLM 智能体能否维持长周期的组织动态？

大型语言智能体虽广泛用于社会模拟，但其在结构化组织中维持连贯行为的能力尚不明确。本文将长周期组织模拟表述为以记忆为中心的协调问题，并提出 TaskWeave 分层智能体框架。该框架通过“制定 - 划分 - 诊断 - 对齐”循环维持规划状态，并利用依赖感知的追踪记忆夯实执行过程。在为期一年的 IT 公司模拟实验中，TaskWeave 展现出卓越的组织连贯性与执行落地能力，证明结构化模拟记忆是构建可靠组织模拟器的关键机制。