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「大模型 Agent 系统」找到 296 条内容
按专题浏览 →匹配题目：当AI Agent需要处理超长历史记忆（如数千轮对话或跨天任务上下文）时，受限于大模型的上下文窗口长度和推理效率，应如何设计高效、可扩展的记忆管理机制？请结合实际场景，系统阐述记忆的分层存储、摘要生成、检索策略、更新与刷新机制，并说明各组件的协同方式与权衡考量。
匹配正文：…量检索（如HNSW） 用户询问历史相关话题 时间衰减 指数衰减函数：score × e^(-λ·Δt) 近期记忆优先 重要性标记 LLM自动打标（关键决策/用户确认/异常事件） 重要节点不被遗忘 访问频率 LRU + 频次统计 热点记忆缓存加速 混合检索公式：Final_Score = α·semantic + β·recency + γ·importance 动态更新与遗忘机制 记忆写入流程 原始对话 → LLM提取结构化记忆（实体-关系-摘要）→ 语义去重 → 分级存储 …
匹配题目：请系统阐述大模型智能体（Agent）的基本工作原理与工作机制，详细说明其核心组成部分（如规划、记忆、工具调用、执行与反馈等模块）的功能，并解释这些组件如何协同工作以实现复杂任务的自主决策与持续学习。
学习内容与项目面试，在同一条路上。