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「Agent 短期记忆」找到 50 条内容
按专题浏览 →匹配正文：… 多步推理：规划错误累积、任务分解合理性、反馈闭环 需提出具体技术方向而非泛泛而谈 可靠性瓶颈与改进 核心问题 幻觉与事实性错误：Agent调用工具后仍可能编造结果，或误解工具返回 工具调用脆弱性：API变更、超时、异常格式导致级联失败 缺乏自我纠错：多数Agent"一错到底"，无有效回退机制 改进方向 引入验证节点：关键步骤后增加事实核查（如二次调用确认） 工具沙箱+重试策略：隔离失败影响，设计指数退避重试 反思机制（Self-Refine）：让Agent显式评估上一步输出…
匹配正文：…忆 + 长期知识/经验存储与检索 反思（Reflection） 自我评估执行结果，识别错误并修正策略 多轮交互 与用户、环境、其他Agent持续协作 安全与边界 拒绝有害请求，行为可解释、可控 现有技术评估：部分达标，差距明显 已相对成熟的领域 工具调用：OpenAI Function Calling、Claude工具使用已较稳定，格式遵循率高 短期记忆：上下文窗口扩展至128K-1M tokens，RAG检索增强基本可用 关键短板 规划稳定性：ReAct/CoT在5步以上任…
匹配正文：…限流 3. 记忆分层：三级缓存策略 层级 载体 用途 实现 工作记忆 Context Window 当前对话 滑动窗口+摘要压缩 短期记忆 Redis/内存 会话级 最近N轮 + 实体提取 长期记忆 向量库 用户画像 定期反思生成+embedding 4. 规划与反思：自我修正机制 执行前：分解子任务，生成依赖图（DAG检查循环依赖） 执行中：超时/异常触发重规划，最多3次回溯 执行后：成功/失败样本入库，用于后续SFT 关键设计决策 决策点 选择 原因 单Agent vs …
学习内容与项目面试，在同一条路上。