Agent其实就是个工具，底层有各种各样的能力。有点像包工头指挥着泥工、瓦工等。也像是前端时间爆火鸡排哥的名言：做完你的做他的。

Agent其实就是个工具，底层有各种各样的能力。有点像包工头指挥着泥工、瓦工等。也像是前端时间爆火鸡排哥的名言：做完你的做他的。

前面九篇文章，我们用Chain构建了各种应用：RAG问答、Agent工具调用、数据分析。Chain确实很强大，但它有个根本性的限制：**执行路径是固定的有向无环图（DAG）**。

前面九篇文章，我们用Chain构建了各种应用：RAG问答、Agent工具调用、数据分析。Chain确实很强大，但它有个根本性的限制：**执行路径是固定的有向无环图（DAG）**。

代理系统或者 RAG 方案，基本都需要一个双层记忆架构，这样 LLM 既能保持对当前上下文的专注，又能记住过往交互的内容。短期记忆负责单个会话内的即时信息管理，长期记忆则跨会话存储知识，让系统能够持续学习和进化。两者配合，代理才能表现出连贯性、上下文感知能力，看起来更加智能。这些记忆组件在现代 AI 架构中的位置如下图所示：

代理系统或者 RAG 方案，基本都需要一个双层记忆架构，这样 LLM 既能保持对当前上下文的专注，又能记住过往交互的内容。短期记忆负责单个会话内的即时信息管理，长期记忆则跨会话存储知识，让系统能够持续学习和进化。两者配合，代理才能表现出连贯性、上下文感知能力，看起来更加智能。这些记忆组件在现代 AI 架构中的位置如下图所示：

你有没有遇到过这些场景？* 开发Agent时，发现模型会忘了之前的操作步骤；* 多个工具调用状态丢失，导致任务中断；* 不同AI系统协作时，上下文无法传递，各自为战；* 想让AI记住用户偏好，却只能靠Prompt？

你有没有遇到过这些场景？* 开发Agent时，发现模型会忘了之前的操作步骤；* 多个工具调用状态丢失，导致任务中断；* 不同AI系统协作时，上下文无法传递，各自为战；* 想让AI记住用户偏好，却只能靠Prompt？

人工智能（AI）作为现代科技的核心领域之一，其发展历程中，AI Agent（智能体）扮演了至关重要的角色。AI Agent是指能够在特定环境中感知、推理、学习和行动的软件或硬件系统，其目标是实现自主决策和任务执行。

人工智能（AI）作为现代科技的核心领域之一，其发展历程中，AI Agent（智能体）扮演了至关重要的角色。AI Agent是指能够在特定环境中感知、推理、学习和行动的软件或硬件系统，其目标是实现自主决策和任务执行。