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「AI Agent 理解」找到 286 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…[[多智能体]]系统里，Memory 到底解决了什么根本问题。在我看来，核心就两点：一是突破 LLM 上下文窗口的限制，二是让[[智能体]]能积累经验、持续优化决策。 具体说一下。短期记忆，也就是工作记忆，主要维护当前对话的上下文。比如一个客服智能体，用户问完退款政策又问物流状态，它得记得前面说过什么，否则会断片。这其实是在弥补 LLM 上下文窗口的瓶颈，毕竟窗口再大也有限。 长期记忆就不一样了，它是把历史决策轨迹、结果反馈沉淀下来，形成一个可检索的“技能库”。你可以这么理解…
匹配口述回答：这道题其实是在问：当任务复杂到单个大模型搞不定时，我们怎么拆成多个[[Agent]]，让它们像团队一样协作，同时又不失控。多Agent系统的基本结构，你可以理解成四个层次。最下面是Agent本体层，每个Agent有自己的LLM、工具集、记忆模块，还有角色定义，比如客服Agent和质检Agent的人格设定就完全不一样。往上是通信层，Agent之间怎么说话，常见的有直接对话、广播消息，还有黑板机制，就是大家往一个共享区域写信息，谁需要谁去拿。再往上协调层，负责拆任务、排优先级、解…
匹配口述回答：…、重试、记忆这些事。我倾向在关键链路上用原生API，在非关键环节比如日志分析、简单查询上，可以用LangChain快速搭。 说到多Agent协作，其实有个容易被忽略的问题：Agent之间的消息格式和上下文一致性。比如MetaGPT里，PM输出需求文档，架构师读的时候可能理解偏差，这种协调成本怎么量化？我觉得比单Agent难一个量级，这也是我目前更关注的方向。 所以回到选型，我会把框架看成工具，不是信仰。简单场景原生最稳，复杂场景先看能不能拆成标准SOP，能就用MetaGPT，…
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