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「向量数据库 Agent」找到 51 条内容
按专题浏览 →匹配正文:… Future/Promise、Celery任务队列 状态共享 跨轮次记忆持久化 Redis/数据库存储,结构化检索 事件驱动 多Agent协作 消息队列(Kafka/RabbitMQ)、Pub-Sub 选型建议 快速POC:ReAct + 同步调用,最小闭环验证 生产系统:Plan-and-Execute + 异步工具 + 向量数据库记忆 复杂工作流:Multi-Agent + 事件总线,明确角色边界 关键原则:规划与执行解耦、状态外置化、失败可重试。
匹配正文:…重复调用 缺点:计划僵化,环境变化时难以调整;初始计划错误代价高 3. 记忆增强型 短期记忆:对话历史、滑动窗口上下文 长期记忆:向量数据库存储经验,检索增强决策 适用:个性化助手、持续学习场景 关键:记忆召回的准确性直接影响Agent表现 4. Multi-Agent协作 设计:多个专精Agent分工(规划者、执行者、验证者) 适用:复杂系统任务(代码生成+测试+修复) 选型建议 场景 推荐方案 工具链明确、步骤不确定 ReAct 步骤固定、追求效率 Plan-and-Ex…
匹配正文:…) 应用场景层面:能列举典型落地场景并分析适配性 局限性层面:能指出幻觉、延迟、成本、安全等关键问题 趋势判断层面:对Multi-Agent、具身智能、Agent即服务等方向有认知 技术实现:当前主流方案 核心架构 规划(Planning):ReAct、CoT、ToT等推理范式,让模型"先想后做" 记忆(Memory):短期对话上下文 + 长期向量数据库/知识图谱 工具(Tools):Function Calling标准化调用外部API,扩展能力边界 行动(Action):执…
学习内容与项目面试,在同一条路上。