Buffer of Thoughts (BoT) 是一种新型的思考增强推理方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）的准确性、效率和鲁棒性。通过引入一个元缓冲区来存储从各种任务的问题解决过程中提取的高级思考模板，称为思考模板。对于每个问题，检索一个相关的思考模板，并适应性地将其实例化为特定的推理结构以进行高效推理。此外，还提出了一个缓冲区管理器来动态更新元缓冲区，从而随着解决更多任务而增强其容量。