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。
全部文档 / 作者: ramakrishna
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如何构建极速知识图谱：索引策略与图遍历算法
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。
万物互联：深入理解知识图谱
文章通过形象的人类联想记忆引入，阐述了知识图谱如何解决传统关系型数据库在处理复杂、多跳关系时的局限性。详细介绍了知识图谱的核心构成（节点、边、属性）及本体概念，展示了其在城市关系建模和推理中的强大能力。最后对比了不同数据模型，指出知识图谱在关系复杂度极高的场景下具有独特优势。