本文是向量数据库的科普文，介绍了向量数据库的概念、应用场景、选择向量数据库产品的考虑点，最后以PostgreSQL向量扩展示例展示向量数据库的使用。

这篇文章介绍了提升智能体运行效率的一些方式，希望对你构建智能体有所帮助。想要让你的AI Agent跑得更快，归根结底是在性能、成本和能力之间做出战略性的权衡。首先要弄清楚你具体的性能瓶颈在哪里，然后再根据你的使用场景，有选择地应用这些优化方法。而有时候，最有效的方式可能根本不是技术手段，而是重新思考用户与 Agent 交互的体验。

智能体标志着工作流自动化的新时代，在这个时代中，系统能够通过模糊信息进行推理、跨多个工具执行操作，并以高度的自主性处理多步骤任务。与更简单的 LLM 应用不同，智能体可以端到端地执行工作流，因此非常适合涉及复杂决策、非结构化数据或脆弱规则系统的使用场景。要构建可靠的智能体，需要从基础开始：将功能强大的模型与明确定义的工具和清晰、结构化的指令相结合。选择与你的复杂度相匹配的编排模式，从单个智能体开始

本文介绍了OpenAI智能体设计的基本原则，包括智能体的核心组件（模型、工具和指令）、单智能体和多智能体的选型以及如何构建单智能体和多智能体，希望对你所有启发。

本文介绍了智能体的基本概念，以及如何判断是否适合构建智能体。智能体是能自主完成任务的系统，适用于复杂决策、难维护规则和依赖非结构化数据的场景。在决定使用前，应确认是否决策复杂、规则难维护、依赖自然语言。希望对你所有启发。

本文深入讲解了智能体记忆框架Mem0的核心实现，展示了核心记忆内容抽取阶段和更新阶段的2个阶段以及处理的prompt和完整流程，希望对你有所启发。如果你对他的实现有兴趣，推荐去看看论文。

本文介绍了mem0这款开源的“记忆层”框架，它能为 AI 系统提供跨会话的持久化记忆，用于存储、管理和检索用户及智能体的长期与短期上下文信息，从而实现更情境化和个性化的交互。借助案例来辅助理解men0的应用实现机制，希望对你理解智能体记忆有所启发和帮助。

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本文我们将探讨人类记忆的各种类型，并通过相关的例子来说明它们在日常生活中的作用。让我们深入探讨记忆的运作方式，以及构成我们个性的关键类型。

本文探讨了人工智能系统中记忆模块的重要性与实现方式。当前大多数AI系统缺乏真正的记忆能力，导致每次交互都从零开始。文章区分了上下文窗口与记忆的本质差异，指出RAG技术无法替代记忆系统。作者提出了记忆的三大支柱（状态、持久性、选择）和四种类型（工作记忆、事实记忆、情景记忆、语义记忆），并详细阐述了维护记忆的四大策略：智能过滤、动态遗忘、记忆巩固和跨会话连续性。最后强调记忆是AI从工具转变为长期协作伙