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全部文档 / 作者: Jaydeep / 标签: AI Agent

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10 AI Agent Projects That Take You From Tool Calling to Autonomous Systems

文章介绍了10个循序渐进的 AI Agent 实战项目,帮助开发者从简单的工具调用进阶到自主智能体系统。项目包括:工具调用 Agent、ReAct 推理循环、多工具选择、记忆 Agent(短期与长期记忆)、规划 Agent(任务分解)、反思 Agent(自我评估与修订)、多 Agent 协作系统、研究 Agent、编码 Agent 等。文章通过架构图、技术栈(Python、OpenAI、LangGraph、Pydantic)和学习要点,阐述了智能体设计中的核心问题:工具选择、记忆管理、任务分解、错误恢复、自我验证及多 Agent 协调等。

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AI Agent 记忆的四种类型与记忆生命周期

本文是 Agent 记忆系列第二篇,基于普林斯顿的 CoALA 认知架构框架,将 Agent 记忆分为四种类型:工作记忆(当前上下文)、语义记忆(事实性知识)、情景记忆(带时间戳的具体事件)和程序性记忆(Agent 自行从重复经验中学到的规则)。作者强调仅靠厂商记忆功能只覆盖语义记忆的一小部分,完整的生产级 Agent 还需理解记忆的六阶段生命周期:提取、存储、检索、注入、更新与遗忘。文章为后续动手构建带记忆的 Agent 系统奠定概念基础。

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