Agentic Memory: 详解 Agent 记忆系统的架构与实现
文章通过生动的类比,指出缺乏记忆是当前 LLM Agent 的主要短板。作者详细拆解了 Agent 记忆系统的三个核心功能:连续性、上下文和学习。文章重点介绍了四种记忆类型:上下文记忆、外部记忆、情景记忆和参数记忆,并深入探讨了如何通过检索增强(RAG)和反思循环来构建持久的智能。
文章通过生动的类比,指出缺乏记忆是当前 LLM Agent 的主要短板。作者详细拆解了 Agent 记忆系统的三个核心功能:连续性、上下文和学习。文章重点介绍了四种记忆类型:上下文记忆、外部记忆、情景记忆和参数记忆,并深入探讨了如何通过检索增强(RAG)和反思循环来构建持久的智能。
文章探讨了知识图谱性能优化的核心技术,指出海量数据下的查询瓶颈在于算法而非数据本身。文中深入讲解了三大索引策略(六重索引、位图索引、邻接表压缩)以及四种关键的图遍历算法(BFS、DFS、Dijkstra、A*),并分析了其适用场景与计算复杂度。