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「Agent Memory 数据库」找到 45 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…on） Function Calling：结构化输出工具名和参数 执行反馈：获取工具返回后，判断任务是否完成或需调整 4. 记忆（Memory） 短期记忆：当前对话上下文（受限于上下文窗口） 长期记忆：向量数据库存储历史经验、用户偏好、领域知识 协作关系——以ReAct为例： Thought（规划）→ Action（调用工具）→ Observation（感知结果）→ Thought（重新规划）... 循环直至任务完成。记忆模块贯穿全程：短期记忆维护当前轨迹，长期记忆支持知识检…
匹配正文：…Agent核心组件（规划、记忆、工具、执行） 掌握至少2种主流架构模式（ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent等）及适用场景 理解组件间通信机制（同步/异步、状态共享、消息队列） 能分析不同架构的优缺点和 trade-off 结合实际场景给出选型建议 Agent核心组件 规划（Planning）：将复杂任务拆解为可执行的子步骤 记忆（Memory）：短期记忆（对话上下文）+ 长期记忆（知识库、用户画像） 工具调用（Tools）：外部API、数据库…
匹配正文：一、Agent核心架构与优势 四大模块协同 规划（Planning）：CoT、ReAct、ToT 等策略将复杂任务拆解为可执行子步骤 记忆（Memory）：短期上下文 + 长期向量记忆，支持跨会话状态保持 工具（Tools）：Function Calling 对接外部 API、数据库、计算资源 行动（Action）：执行工具并观察结果，形成闭环 核心优势 优势 典型场景体现 自主性 智能客服自动判断需查询订单还是转人工 适应性 数据分析 Agent 根据中间结果动态调整分析路…
学习内容与项目面试，在同一条路上。