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全部文档 / 作者: chengyongru / 标签: Agent

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上下文压缩和记忆(nanobot)

作者介绍了 nanobot 的上下文压缩机制与长期记忆设计。上下文由 system prompt、历史消息和当前消息构成,当输入达到上下文窗口的 input budget 时,nanobot 压缩历史消息为新 summary,保留未发送的增量消息。生成摘要时通过模拟用户指令请求模型总结,并保持 system prompt 和工具定义一致以复用 KV cache 降低成本。对 OpenAI 原生压缩 API,nanobot 在加密 compaction item 之外额外生成文本 summary 供长期记忆使用。长期记忆通过 consolidator_archive 和 dream 两份提示词模板定制,用户可调整记忆筛选与整理规则,甚至整理成 skill。

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Multi-Agent System 的并发控制协议与算法笔记

本文是 multiagent system(MAS)设计系列笔记的第二篇,探讨现代 MAS 中的并发控制协议与算法。作者指出许多看似'沟通失败'或'协作失败'的问题,本质上是 stale read、lost update、write-write race 等经典并发异常。文章介绍了 raft.build 提出的 Held Draft 协议,通过版本号校验让 agent 在提交前感知新信息,但也分析了其最坏情况下 n² 级的计算复杂度。最后按工作结构给出了 sequencer、DAG、OCC、lock、CRDT 等不同场景下的适用机制对照表,并附有交互式 live demo 与丰富的论文参考文献。

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