✅三个核心方法：InvokingAsync（注入上下文）、InvokedAsync（提取信息）、Serialize（持久化）✅两个构造函数：首次创建 + 反序列化恢复✅分离原则：数据状态（序列化）vs 服务依赖（不序列化）✅应用场景：用户信息记忆、RAG、个性化配置、统计分析。

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不要构建一个万能的巨型 Agent，而是让 Agent 拥有一组可组合的专业技能，需要时按需加载= 一个独立的、可复用的、专注于特定领域的能力模块Agent（基础能力） + Skill: 代码审查专家 + Skill: Python 单元测试生成器 + Skill: Git 提交分析器 + Skill: API 文档生成器 ────────────────────────── = 一个专业的代码助

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但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大

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（智能体）正成为决定AI应用成败的关键。从自动化客服到金融分析，从内容创作到企业决策，智能体已经展现出惊人的问题解决能力。它不再是那个被动回答问题的“聊天机器人”，而是一个能的“数字员工”。从7×24小时在线的超级客服，到秒级完成行业分析的金融顾问，再到协调整个团队项目的虚拟项目经理……Agent正以前所未有的速度接管那些复杂、高价值的脑力工作。当前，AI Agent领域仍是一片广阔的蓝海。第三方

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然后就是记忆系统了，这个其实才是整个Agent项目里面最恼火、最烦躁的部分，因为太过于复杂，我们今天就不继续了，后面有专门的课题。最后总结一下：市场之所以为 Manus 这类 Agent 兴奋，不是因为它“更聪明”，而是因为它把原本需要工程师在 Workflow 里写死的路由、工具选择、重试等控制流，迁移到运行时由模型来决定，从而在“工具多、意图组合多、异常多”的企业场景里显著降低开发与维护成本。