企业级多智能体设计实战
晓寒
前百度资深架构师
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工程落地篇:从0构建生产级多智能体系统 (2讲)
企业级多智能体设计实战
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当前播放: 20|文件系统记忆:让Agent自己写记忆、自己学技能
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课程介绍|告别“野路子”:转型企业级多智能体架构师
01|拨开迷雾:AI 应用开发的四种架构范式
02|解构智能体:Agent 的解剖学与 ReAct 范式
03|Multi-Agent系统:Agent、Task、Process的协作美学
04|架构师的决断:AI 应用开发选型工具
05|工程全景图:构建企业级多智能体系统的“施工蓝图”
06|工欲善其器:课程学习的基础代码环境准备
07|定义Agent:从“提示词工程”到“人设工程”
08|定义Task——从“步骤控制”到“契约驱动”
09|定义 Process——任务调度与信息传递
10|多模态模型:让你的 Agent 拥有“眼睛”
11|项目实践(一):小红书爆款笔记生成项目
12|工具设计哲学:从 API 到 Agent-Native 的范式跃迁
13|自定义工具封装:构建 Tools 的五步标准 SOP
14|MCP协议:标准化定义工具接口
15|王牌超能力:代码解释器与无头浏览器
16|Skills生态:让Agent接入大量工具
17|项目实战2:能力篇——XiaoPaw飞书本地工作助手
18|从 Prompt 到 Harness:记忆与上下文的设计范式
19|上下文的生命周期:Bootstrap、剪枝与压缩
20|文件系统记忆:让Agent自己写记忆、自己学技能
直播回放|爆火全网的OpenClaw强在哪儿?
直播回放|吃透 Claude Code 核心源码:架构设计与工程细节全解析
本节摘要

欢迎回来!上一节课,我们让 XiaoPaw 拥有了完整的上下文生命周期管理:Bootstrap 从 workspace/ 文件重建记忆,session 之间持久化对话历史,注意力预算超限自动压缩。19 课把 build_bootstrap_prompt() 做得很完整,加载 soul.md、user.md、agent.md、memory.md 四个文件,XiaoPaw 每次启动都能在正确的人设和背景知识里开始工作。

但停下来仔细看,这四个文件全部是工程师事先手动写好的。Agent 在运行时只能,改不了。真实场景里,用户在某次对话里说:以后我的 Python 代码注释尽量用中文,回复也控制在 200 字以内。XiaoPaw 这次记住了——这次 session 里。Session 结束,这条偏好消亡。下次 Bootstrap 重建 backstory,user.md 里没有这条信息,XiaoPaw 回到原点。

19 课的最佳实践写道:agent.md 是 Agent 的自我进化日志,用户说’以后发消息前先确认’,Agent 应该追加到 agent.md。这是个好设计,但没有给出实现,是个空口承诺。19 课解决了读,没有解决写。本课填这个洞:建立写通道。


一、 memory-save:有控制地写入知识记忆

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