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人工智能 #Agent#LLM#Memory#RAG#向量数据库#Redis#PostgreSQL

Agent 记忆模块设计：从记忆分类到写入、检索与反思

Agent 记忆模块不能只把聊天记录塞进数据库。合理的设计需要区分工作记忆、情景记忆、语义记忆和程序记忆，并围绕写入、检索、反思、遗忘和存储架构做工程取舍。

发布于 2026-03-30
人工智能 #Agent#LLM#Redis#向量数据库#RAG#MySQL#Elasticsearch#消息队列

Agent 长短期记忆的生产级落地架构：短期状态、异构存储与一致性兜底

Agent 记忆不能只依赖滑动窗口和向量数据库。围绕短期会话状态、长期异构存储、同步读链路、异步写链路和一致性兜底，讲清一套可落地的生产级记忆架构。

发布于 2026-03-09
后端 #Code Review#RAG#GitLab Webhook#LLM#向量数据库#Prompt Engineering#CI/CD

用 RAG 和 GitLab Webhook 构建业务级 AI Code Review 系统

Code Review 在核心业务项目中不能只检查语法和代码风格，还要识别历史事故、业务约束和团队经验。这里讲解如何用 GitLab Webhook、Diff 预处理、RAG 知识召回和大语言模型搭建一套业务级 AI Code Review 系统。

发布于 2026-02-27
人工智能 #LangChain#deepagents#LangGraph#Agent#Milvus#向量数据库#Middleware#长期记忆

用 deepagents 构建长任务 Agent：规划、文件系统、子 Agent 与 Milvus 记忆

deepagents 是 LangChain 面向长周期任务推出的 Agent 框架，核心能力包括任务规划、文件系统访问和子 Agent 委托。通过 CompositeBackend 与 Milvus 结合，可以把临时工作区和跨会话长期记忆分开管理，减少上下文膨胀带来的成本和失控问题。

发布于 2025-11-25
人工智能 #LangChain#LLM#RAG#Agent#LCEL#向量数据库

LangChain 大模型应用开发框架核心组件详解

LangChain 将提示词、模型调用、输出解析、链式编排、记忆、工具、智能体和检索封装成可组合组件。围绕这些组件讲清大模型应用从简单调用到 RAG 和 Agent 的实现方式、适用场景与常见坑。

发布于 2025-11-19
人工智能 #Mem0#Milvus#RAG#向量数据库#LangGraph#长期记忆#图谱记忆

用 Mem0 和 Milvus 构建具备长期记忆的 AI Agent

Mem0 可以为 AI Agent 提供跨会话的长期记忆能力，Milvus 负责持久化存储和检索语义向量。这里会讲清 Mem0 的记忆机制、它和 RAG 的区别，以及如何结合 DashScope、LangGraph、Milvus 和 Kuzu 构建带长期记忆与图谱记忆的 AI 应用。

发布于 2025-09-17