页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「Agent 任务」找到 384 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…query + 近期摘要]作为查询，提升相关性 更新与刷新机制 被动压缩：工作记忆满时，最旧内容→生成摘要→下沉 主动摘要：检测到任务完成/话题切换时，立即生成章节摘要 TTL+重要性：短期记忆设置7天过期，但高重要性事件（如用户投诉）标记永久保留 冲突解决：新摘要与旧记忆冲突时，保留时间戳最新的，或触发澄清对话 高德场景的特殊考量 导航/出行Agent的典型场景： 跨天行程：用户周一规划周末路线，周三继续询问——需保留"规划中"状态 地点偏好：长期记忆重点存储"家/公司/常…
匹配正文：一、核心组件设计 1. 规划模块（Planning） 任务分解：采用CoT/ToT将复杂目标拆解为可执行的子任务DAG 动态重规划：当工具返回异常或环境变化时，触发重新规划 策略选择：简单任务用单步ReAct，复杂任务用多步Plan-and-Solve 2. 记忆系统（Memory） 类型 作用 实现 工作记忆 当前对话上下文、中间结果 上下文窗口直接承载 短期记忆 近期多轮会话摘要 滑动窗口+LLM压缩 长期记忆 用户画像、领域知识 向量数据库+结构化存储 3. 工具调用（…
匹配题目：当AI Agent需要维护超长历史记忆（如数千轮对话或跨天任务上下文）时，受限于模型上下文窗口和推理效率，无法将全部历史直接传入模型。请设计一个高效且可扩展的记忆管理机制，涵盖短期与长期记忆的分层架构、基于语义与时间等维度的检索策略、记忆的动态更新与选择性遗忘机制，并说明如何结合检索增强生成（RAG）实现上下文压缩与信息保留的平衡。
学习内容与项目面试，在同一条路上。