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本文详细介绍了智能体的三大核心组件：记忆系统、中间件和工具。记忆系统让智能体记住过去交互，包括短期记忆和长对话挑战；中间件控制智能体执行步骤；工具使智能体能与外部系统交互。这些技术共同构建了更智能、实用的AI助手，能够持续学习和适应用户需求。

在这个视频中我介绍了如何给智能体添加记忆，以及中间件和工具的使用方法。

记忆

对于智能体来说，记忆（memory）非常关键——它让智能体能够记住过去的交互、从反馈中学习、并根据用户偏好进行调整。

当智能体处理越来越复杂的任务并与用户多次交互时，这种能力对效率和用户体验都至关重要。

🧠 短期记忆（Short-term memory）允许应用程序在单个线程或会话中记住先前的交互。

一个 线程（thread） 组织了一次会话中的多轮交互，类似于电子邮件中“会话”将多条消息归为同一主题。

智能体默认使用 AgentState 管理短期记忆，我们可以通过 messages 键访问消息列表。

在聊天应用中，消息会在用户输入与模型回复之间交替，形成一个不断增长的消息列表。

不过，长对话会给当前的 LLM 带来挑战：

• 整个对话历史可能 无法完全放入模型的上下文窗口（context window）；
• 这会导致上下文丢失或生成错误。

即使模型支持较长的上下文，大多数 LLM 在处理长上下文时仍表现不佳：

• 它们可能被旧的、无关的信息“分心”；
• 计算变慢；
• 成本上升。

由于上下文窗口有限，许多应用会采用技术手段来移除或“遗忘”陈旧信息，以保证性能。

中间件

我们可以通过中间件（middleware）控制和自定义智能体执行的每个步骤。

中间件提供了一种更严格地控​​制智能体内部运行机制的方法。

工具

许多 AI 应用程序通过自然语言与用户交互。然而，在某些使用场景中，模型需要直接与外部系统（例如 API、数据库 或 文件系统）进行交互，这时就需要使用结构化输入。

工具（Tool） 是智能体用来执行动作的组件。它们通过允许模型使用定义良好的输入和输出与外部世界交互，从而扩展了模型的能力。

一个工具封装了一个可调用的函数以及它的输入模式（input schema）。这些工具可以被传递给兼容的聊天模型，使模型能够自行决定是否调用某个工具以及使用哪些参数。

在这种场景下，工具调用（tool calling） 让模型能够生成符合特定输入结构的请求。

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