Agent 记忆机制设计 ChatGPT 记忆机制的逆向发现 通过对话实验逆向得出 ChatGPT 的记忆系统未使用向量数据库、RAG、embedding 召回及相似度匹配，而是采用 4 层纯结构化设计。尽管 ChatGPT 是对话产品而非 Agent，但其 memory 设计思路回答了 Agent 记忆系统的核心问题：何时该用检索，何时不该。 不用向量数据库的核心原因 精确调用需求：向量检索是模糊匹配，无法确保关键事实类信息的精准命中。例如用户预算等需精确读取的信息，结构化存储可直接查对应字段，避免歧义。 时间处…
Agent Skills 概念介绍 Agent Skills（技能）是让 AI 像新员工一样被培训而非编程的概念。它本质是一个文件夹，包含核心的 skill MD 文件、配套脚本、资源和示例，如同为新员工准备的入职培训班，所有需学习的内容整齐存放其中。 三层渐进式加载机制 该机制的核心是渐进式披露：Level 1 仅加载 100 个 TOKEN，相当于只看目录；Level 2 读取完整的技能说明书；Level 3 则按需加载额外资源。这种按需加载方式可告别上下文爆炸，即使复杂技能包也能轻松驾驭，类似查字典时按需查阅…
上下文工程的定义 传统提示词工程关注如何写指令，而上下文工程更进一步，策划哪些信息该进入模型视野，是从写作者到编辑的升级。 Agent 性能下降的核心问题 随着 Agent 运行时间变长，上下文信息量呈指数级爆炸（从几百 token 到几万甚至几十万），这是制约复杂任务的最大瓶颈，根源在于上下文管理失控。 上下文腐败的表现 输入变长导致模型性能下降，且以意外方式崩溃。 模型对信息位置极其敏感：关键信息在开头或结尾表现好，在中间时性能断崖式下降（类似读厚书只记开头结尾）。 连续处理相似任务时陷入模式固化：学习到的是无…
Agent≠调 API 的核心区别 面试中常被质疑 “Agent 只是调大模型 API”，但实际落地面临关键挑战：当对话轮次增加（如 50 轮），上下文 token 超过模型窗口（如 128K）时，需解决信息取舍问题，而非简单删除或全量发送。 上下文窗口限制与落地痛点 大语言模型上下文窗口存在硬限制（常见 128K-20 万，Gemini 达 100 万），但实际交互中： 固定开销：System Prompt + 工具说明约 4000 tokens 动态开销：每轮对话（输入 + 输出）500-2000 tokens…
引言：科技强国战略的顶层设计与核心内涵 2035 年建成科技强国是中国式现代化的核心支撑，源于对全球科技竞争格局的深刻研判和国家发展的战略需求。党的二十大将科技自立自强作为国家发展的战略支撑，《科技强国建设纲要（2021-2035 年）》明确 “两步走” 实施路径：2025 年基础研究和原始创新能力显著提升，关键核心技术实现重大突破；2035 年进入创新型国家前列，全面建成科技强国。 这一战略的核心内涵可概括为 “五大支柱”：基础研究引领力、关键核心技术攻坚力、产业技术创新力、高水平人才集聚力、全球科技治理参与力，…
可灵与即梦 AI 深度对比分析 一、项目背景与概述 1.1 市场背景 生成式 AI 技术在 2024-2025 年迎来爆发式增长，尤其是视频生成领域成为竞争焦点。根据 QuestMobile 最新发布的 2025 年三季度 AI 应用行业报告显示，我国 AI 应用移动端月活跃用户规模已突破 7 亿大关，达到 7.29 亿。在这一背景下，国内两大互联网巨头字节跳动和快手分别推出了即梦 AI 和可灵 AI 两款视频生成产品，展开了激烈的市场竞争。 1.2 产品概述 可灵 AI：快手旗下的 AI 视频生成大模型，于 20…