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一文全解析：AI 智能体 8 种常见的记忆（Memory）策略与技术实现
文章深入探讨了 AI 智能体在长对话场景中面临的记忆挑战，特别是大语言模型（LLM）上下文长度限制导致的早期信息遗忘和资源消耗问题。为解决这些痛点，文章系统性地剖析了 8 种主流的 AI 记忆策略，涵盖了从基础的“全量记忆”和“滑动窗口”，到更高级的“相关性过滤”、“摘要/压缩”、“向量数据库”、“知识图谱”、“分层记忆”以及“类 OS 内存管理”。每种策略都详细阐述了其核心原理、具体特点（包括优…- 0
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Build Hour：代理记忆模式
本次 Build Hour 课程由 OpenAI 的 Michaela 和 Emre Okcular 主持，重点关注上下文工程，将其作为构建强大、长期运行的 AI 代理的关键学科。Emre 将上下文工程定义为一门艺术和一门科学，强调其在优化 LLM 性能方面的作用，而不仅仅是模型质量或提示词工程。本次课程确定了长期运行代理的四种常见失败模式：上下文突发、冲突、投毒和噪声。为了解决这些问题，引入了三…- 0
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LLM优化
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