Adi Polak探讨智能体AI架构系统化方法

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据InfoQ报道，Adi Polak撰文探讨了智能体AI架构中记忆、知识与上下文的系统化方法。文章指出，可靠的智能体AI架构依赖于上下文引擎，该引擎负责在信息到达模型前进行选择、注入、压缩及过期处理。作者建议采用分层记忆、精选知识及Token预算管理，并针对上下文填充和陈旧数据循环等常见反模式提出了缓解措施。