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「大模型 Agent 系统」找到 296 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…ry Bank、MemGPT、RAG-based Memory） 说明记忆检索的关键设计（索引策略、相关性计算、遗忘机制） 体现对Agent任务持续性的理解（多轮状态保持、目标追踪） 有实际落地考量（延迟、存储成本、一致性） 核心思路 大模型记忆机制的本质是突破固定上下文窗口的限制，实现信息的跨会话持久化与高效检索。我从三个层面展开： 一、架构层：原生上下文扩展 长上下文模型 采用Ring Attention、StreamingLLM等改进注意力机制，将有效窗口从4K扩展到1…
匹配正文：…性工作流 中期（3-5年）：人机协作模式成熟，Agent作为"数字员工"承担完整业务流程 关键突破点：评估体系的建立——需要类似"Agent Benchmark"的标准化测试，量化规划成功率、工具使用准确率、成本效率等指标。 字节的优势在于拥有丰富的产品矩阵（飞书、抖音、剪映），Agent可以打通内部数据孤岛，形成差异化竞争力。 学习建议 建议掌握Agent基本架构与工作原理，关注LLM+RAG+Agent的协同模式，多阅读行业案例和技术白皮书，培养系统性思维。
整体架构：受控反馈循环 Agent 将输入解析、规划、状态、记忆和工具执行解耦。LLM 负责生成候选计划或结构化决策，确定性状态机、权限系统和工具层负责执行边界。 1. 感知与状态 把用户请求、工具结果和环境事件转换为带来源的结构化状态，保留原始输入引用。意图分类不是不可变真值；低置信或高风险场景应请求澄清。 2. 规划 简单任务直接选择下一动作，复杂任务拆成有完成条件的子目标。系统可以保存简洁的计划摘要和决策依据，但不依赖展示隐藏 Chain-of-Thought。每轮检查…
学习内容与项目面试，在同一条路上。