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「向量数据库」找到 121 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…记忆系统（Memory） 类型 作用 实现方式 短期记忆 当前对话上下文 滑动窗口、Prompt内维护 长期记忆 跨会话知识积累 向量数据库存储+检索增强 工作记忆 中间执行状态 临时变量、执行轨迹 3. 工具调用（Tools） 功能：扩展LLM能力边界（计算、搜索、API操作等） 关键机制：Function Calling（模型输出结构化JSON）→ 外部执行 → 结果回传 工具描述需清晰定义：功能说明、参数schema、返回值格式 4. 行动执行（Action） 将规划结…
匹配正文：…、任务状态 保证单轮协作的连贯性 长期记忆 历史任务经验、领域知识、其他智能体画像 实现跨会话的能力复用和"默契"建立 关键机制：向量数据库存储 + RAG检索，支持智能体间共享记忆池。 协同提升协作效能 1. 打破信息孤岛 Memory让智能体A的经验成为B的"先验知识"，避免重复踩坑 2. 形成正向飞轮 Reflection产生的新经验 → 写入Memory → 后续任务检索复用 → 执行质量提升 → 更高质量的Reflection 3. 动态角色适配 通过Memory积…
…） 类型 功能 实现方式 短期记忆 当前对话上下文、中间结果 滑动窗口、KV Cache 长期记忆 历史经验、领域知识、用户偏好 向量数据库（如Milvus）、知识图谱 3. 工具调用（Tool Use） 功能：扩展LLM能力边界，执行外部操作 核心机制：Function Calling / Toolformer范式，JSON格式定义工具Schema 常见工具：搜索引擎、代码解释器、数据库、API接口 4. 行动执行（Action） 功能：将规划转化为实际输出，与外部环境交互…
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