建议优化yoyo的基础模型的信息获取与理解能力

在日常生活中，我们常通过间接方式传递时间或信息，依托语境即可被轻松理解。例如“明天这个时候做xx”，对人而言一目了然。若想让系统实现这一功能，可通过MCP接口解析tokens获取当前时间，再据此创建时钟或待办事项，问题便可迎刃而解。

类似的，通过YOYO主动学习以及记忆，对于地点，“在公司楼下等你”，未直接说公司具体地址，但结合双方已知的工作地点信息，就能明确位置；可通过接口调用用户预设的公司地址数据来定位；对于人物，“帮我把文件交给上次开会的张总”，未直接说明张总的身份信息，但凭借共同参与的会议场景，能准确识别对象；可通过调取记忆的会议参与人员名单来匹配人物；对于事件：“记得把上次没完成的报告收尾”，未详细提及报告主题和进度，但结合过往工作任务待办，能清楚知晓要处理的内容；可通过对接任务管理系统获取未完成报告的详情。

现在的YOYO确实越来越好用了，但智能体交互的时候更多类似于一个深度适配的deepseek，缺乏一点记忆能力和信息理解能力，如果以上建议能够采纳更进，同时如果可能，再有点主动型ai的能力（如清华与面壁研发的Proactive Agent），我想或许会更加易用成为发布会所说的全能生活搭子

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