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按专题浏览 →匹配正文:…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. …
匹配正文:…树):多路径探索,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…
匹配正文:…意图,提前触发检索流 混合路由:FAQ类走规则/缓存,开放域走RAG 上下文优化 动态压缩:根据相关性分数剪枝,保留关键段落;使用摘要模型生成"记忆卡片" 结构化注入:检索结果转为Markdown表格/JSON,降低模型解析负担 Agent工程优化 检索决策前置:LLM先判断"是否需要检索",减少无效调用 结果缓存分层:Embedding结果缓存(小时级)vs 生成结果缓存(会话级) 失败降级链:检索超时→用参数知识回答→标记待核实 学习建议 建议从检索效率、上下文管理、模型…
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