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按专题浏览 →匹配正文：…LM或轻量模型给记忆打"重要性分"，低分记忆优先淘汰 访问频率衰减 冷数据下沉 LRU/LFU策略，长期未访问的记忆迁移到慢存储或摘要压缩 工程落地要点 与RAG结合：向量库中存全量记忆，衰减机制作用于检索前的候选过滤或重排序阶段 参数权衡：衰减系数 \lambda 需按业务调优，客服场景可激进（天级），个人助理需保守（月级） 参考方案：MemGPT的"分层记忆"（上下文→工作记忆→外部存储）+ 显式的forget操作 一句话总结 记忆衰退不是无脑删除，而是让Agent学会"…
匹配正文：…ecoding）、KV Cache复用加速生成 常见查询走RAG缓存，避免重复推理 上下文压缩 动态裁剪历史，只保留关键决策节点 摘要机制：每N轮对话生成状态摘要，替换原始对话 外部工具集成 稳定性保障 工具调用加超时熔断（Circuit Breaker），超时自动降级 失败重试+指数退避，区分可重试错误（网络）与业务错误 结果验证 工具返回结构化校验（JSON Schema），异常时触发重执行或换工具 关键步骤加"自检"：让模型验证上一步结果合理性 错误累积防控 人机协同：…
匹配正文：…。 超时、限流、权限拒绝和业务失败返回可区分的错误码，重试必须有上限、退避和幂等保护。 审计日志记录经脱敏的调用者、工具版本、参数摘要、结果状态和耗时。 结论：模型只负责提出调用意图，工具注册表、权限策略和隔离执行层决定它能否以及如何执行。 图解 Agent工具定义、注册与安全控制有哪些？图解
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