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「长期记忆」找到 83 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…带来源消息 ID、生成版本和时间，便于失效与回查。 按数据最小化原则配置保留期、加密、访问控制、导出和删除，敏感工具结果不直接写入长期记忆。 2. 上下文组装与截断 先预留系统指令、工具 Schema 和输出预算，再按优先级放入不可丢的安全约束、当前任务状态、未完成工具结果、用户确认事实、最近对话和历史摘要。超预算时先移除低相关原文，再压缩较早内容；摘要不能替代关键数字、权限和待确认事项。token 计数使用目标模型 tokenizer，并保留回归样例验证截断后行为。 3. …
匹配正文：…of-Thought。每轮检查最大步数、时间、成本、重复状态和人工确认点。 3. 记忆 工作记忆保存当前目标、约束和已验证观察。 长期记忆写入前检查来源、权限、用户隔离、有效期和纠错机制；重要性分数只能辅助排序，不能替代真实性验证。 摘要和向量检索都可能丢失或误召回信息，关键事实应回查权威记录。 4. 行动 工具先注册 Schema、返回协议和风险等级。调用时完成参数、权限、幂等、副作用和资源预算检查；执行结果以 Observation 返回状态机。失败时根据错误类型重试、换…
匹配正文：…径探索，保留最优解 2. 记忆模块（Memory） 类型 功能 典型实现 短期记忆 当前对话上下文、任务状态 滑动窗口、摘要压缩 长期记忆 用户偏好、历史经验、领域知识 向量数据库（如Milvus）、知识图谱 3. 工具调用（Tool Use） 流程：LLM生成结构化调用指令 → 解析执行外部API → 结果回填上下文 关键：Function Calling机制让模型学会"何时调用、传什么参数" 4. 执行与反馈（Action & Reflection） 执行工具后，观察结果…
学习内容与项目面试，在同一条路上。