SUN 6 分钟
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技术笔记
计算机基础、AI、后端与客户端开发笔记
#Agentic · 38 篇文章清除筛选
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AI
记忆管理（Memory Management）
智能体系统需要记住过往交互信息，才能完成复杂任务并提供连贯体验。没有记忆机制，智能体就是无状态的，无法保持对话上下文、学习经验或个性化响应，仅能处理简单的一问一答，无法应对多步骤流程或用户需求变化。
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AI
目标设定与监控（Goal Setting & Monitoring）
要让智能体真正高效且有目标地工作，仅仅具备信息处理或工具使用能力是不够的；它们还需要明确的方向感，以及判断自己是否取得成功的方法。这正是目标设定与监控模式的核心：为智能体设定具体目标，并赋予其追踪进度、判断目标是否达成的能力。
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AI
提示链模式（Prompt Chaining）
提示链模式（Prompt Chaining），又称流水线模式（Pipeline），是将复杂任务分解为多个简单子任务，每个子任务对应一次 LLM 调用，前一步的输出作为下一步的输入，依次串联执行。
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AI
反思模式（Reflection）
在前几章中，我们已经探讨了基础的智能体模式：链式执行（Chaining）、路径选择（Routing）和并行化（Parallelization）。这些模式让智能体能够更高效、更灵活地完成复杂任务。然而，即使拥有复杂的工作流，智能体的初始输出或计划也可能并不理想、准确或完整。这时，反思（Reflection）模式就发挥了作用。