摘要：本文介绍了AdaBoost算法中样本权重更新的核心公式和计算步骤。公式中，$D_t(x)$表示样本权重，$a_t$为模型权重，通过指数规则调整预测正确/错误样本的权重（乘以$e^{-a_t}$或$e^{a_t}$），并用归一化因子$Z_t$保证权重总和为1。计算步骤包括初始等权重分配、计算$Z_t$和更新权重。举例展示了3个样本的权重更新过程：预测错误的样本权重增加，正确的减少，最终归一化。

本文系统讲解了构建生产级AI Agent服务的技术方案，包含完整架构设计、技术选型、实施步骤和评测优化全流程。核心架构包括ReAct Agent、记忆管理、工具调用、人工审查等模块；技术选型需考虑存储方案(PostgreSQL/Redis)和模型选择(1.5B-7B小模型)；实施步骤涵盖需求分析、数据AI化、模型微调、系统开发与集成；评测需关注功能、性能、效果三大指标。文章强调生产级服务需具备高可

📝 摘要：本课重点讲解LangMem SDK实现长期记忆管理的核心要点： 模型能力是基础 - 规划/观察/执行依赖模型自身能力而非Agent框架 垂直领域模型优势 - 通用模型效果有限，需通过微调训练专业模型 生产环境选择 - 推荐1.5B-7B小模型本地部署，兼顾性能与安全 AI应用边界 - 应聚焦增强现有系统而非完全重构，明确AI能做/不能做的范围 开发者能力 - 需掌握微调技术、数据AI化

本文介绍了LangGraph中的Memory管理机制与实现方案，重点包括：1）长期记忆的向量化存储和多种处理方案（提取、总结、图形化）；2）生产级AI Agent服务的核心能力（ReAct Agent、记忆存储、工具调用等），特别强调Redis的高吞吐和TTL优势；3）多智能体系统的协作模式（单Agent、网络式、门面模式等）；4）AI应用开发的Workflow和Agent两条路线；5）MCP S

本文总结了管理长期记忆的关键架构决策，重点包括： thread_id必须动态生成（类似session_id），不能写死，确保每个会话独立 使用user_id作为长期记忆标识，实现跨会话记忆共享 通过store.put()存储和store.search()检索用户偏好 区分短期记忆（thread_id级别）和长期记忆（user_id级别） 合理设计存储时机和数据结构，实现个性化服务 核心目标是建立&

本课讲解了如何管理短期记忆和长期记忆的实践方法。短期记忆通过Checkpointer机制实现，自动加载对话历史并放入上下文；长期记忆使用Store类存储用户偏好等跨会话信息。两种存储可选用PostgreSQL或Redis，Redis适合高并发场景并支持数据过期策略。关键区别在于：短期记忆基于thread_id存储当前会话数据，长期记忆基于user_id存储跨会话信息。通过语义检索和信息压缩可优化历

📝 课程摘要 本课深入讲解了大语言模型的记忆能力重要性及实现方式： 1️⃣ 记忆的必要性： 大模型本质是无状态的(stateless)，无法记住历史对话 添加记忆能力可使AI更聪明、个性化，避免重复提问 2️⃣ 记忆类型对比： 短期记忆：类似RAM，仅当前会话有效 长期记忆：类似硬盘，跨会话持久保存 3️⃣ 技术实现： 通过LangGraph的Checkpoint机制实现 必须使用数据库持久化(

AI代理系统长期记忆设计的四大关键决策 构建AI代理系统时，长期记忆架构是核心挑战，涉及四个关键决策： 记忆类型选择：根据应用场景选择语义记忆（如商品关系）、情景记忆（用户偏好）或过程记忆（操作流程） 存储方式：采用总结、向量化、提取或图形化等技术存储和更新记忆 检索机制：考虑检索速度、准确性和相关性，采用向量检索或混合策略 记忆衰减：通过修剪机制过滤无用信息，防止内存膨胀，提升系统性能 这些决策

AI Agent核心模块学习摘要 AI Agent系统以大语言模型为核心，包含三大关键组件： 规划模块：负责意图识别和任务分解，包含子目标拆解和反思改进功能，能优化任务执行过程。 记忆模块： 短期记忆：存储当前对话上下文 长期记忆：跨会话保留信息（分语义/情景/过程记忆） 工具调用：突破语言模型静态知识的限制，获取实时数据。三模块协同工作：规划→记忆→工具调用→结果输出，构成智能体完整工作流。（1

国家博物馆数据的爬取（包括xlsx文件、csv文件、图片爬取）