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我给 AI Agent 加了长期记忆,想让它把每次交互都记下来、越用越聪明,结果它什么都往里塞、记忆越堆越多,反而被一堆无关的陈年旧事淹没、判断越来越差的深度复盘
我做了个 AI Agent,为了让它有记性、越用越懂用户,给它加了长期记忆:把每次交互、用户说的每句话、它做过的每件事统统记下来,下次决策时检索出来塞进上下文。我满心期待它像越来越资深的老员工。可现实相反:用得越久它反而越糊涂——回答当前问题时扯出一堆很久以前毫不相干的内容,被早已过时的旧记忆(用户半年前说喜欢 A、后来改喜欢 B 了)带偏给出错误判断,响应越来越慢越来越贵。一查记忆库倒吸凉气:5…- 0
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一个把每一步的工具结果都原样堆进上下文的 AI Agent,跑到几十步后要么报 token 超限、要么忘了最初的任务:一次 Agent 上下文管理的深度复盘
Agent 处理简单任务很好,一遇到要几十步的复杂任务就出两种诡异故障:要么跑到一半报 context length exceeded,要么跑着跑着就跑偏、忘了最初的任务目标。根因是每步都把工具返回的完整结果原样追加进上下文、把越来越长的全部历史再喂给模型——工具结果动辄上万字,几十步累积撑爆上下文窗口;即使没爆,最初的目标也被淹没在海量细节里(lost in the middle)导致失忆跑偏。…- 2
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记忆管理
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