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「Memory 机制」找到 67 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 区分短期记忆（工作记忆）与长期记忆（经验存储）的作用 说明Memory如何解决LLM上下文窗口限制 阐述记忆检索与经验积累对决策优化的价值 提及多智能体间记忆共享与协作机制 Memory在多智能体系统中解决三个核心问题：突破上下文限制、积累领域经验、实现协作共享。 核心作用分层 短期记忆（工作记忆） 维护当前对话/任务的上下文状态 弥补LLM有限的上下文窗口（通常4K-128K） 支持多轮推理中的信息连贯性 长期记忆（经验存储） 沉淀历史决策轨迹与结果反馈 存储领域…
匹配正文：…定位是否准确，调整协作策略 典型实现：ReAct框架中的"Thought"环节扩展，或专门的Critic模块对输出进行评分反馈。 Memory（记忆）的作用 核心定位：知识载体，打破单次对话的上下文限制 类型 功能 协作价值 短期记忆 当前会话上下文、任务状态 保证单轮协作的连贯性 长期记忆 历史任务经验、领域知识、其他智能体画像 实现跨会话的能力复用和"默契"建立 关键机制：向量数据库存储 + RAG检索，支持智能体间共享记忆池。 协同提升协作效能 1. 打破信息孤岛 Me…
匹配正文：答案要点 Reflection机制的核心原理（自我评估-生成反馈-迭代优化） Memory的分层架构（短期工作记忆、长期 episodic/semantic 记忆） 两者协同机制（反思触发记忆检索、记忆支撑反思质量） 具体技术实现方式（如ReAct+Reflexion、Vector DB存储） 对多智能体协作效率的提升路径（减少重复错误、知识共享、决策一致性） Reflection（反思）机制 核心原理：让Agent具备"元认知"能力，对自己的推理过程和输出结果进行批判性评估…
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