本集聚焦 Agent 三大核心组件（记忆 / 工具 / 决策）的深度协同，核心解决 “记忆与工具调用脱节”“多场景下组件适配混乱”“复杂任务中状态丢失” 三大痛点。通过构建 “记忆保留关键信息→决策调用匹配工具→工具结果反哺记忆” 的闭环，让 Agent 在多轮复杂任务（如客户订单全流程管理、医疗随访）中既保持交互连贯性，又具备高效执行能力，适配企业级高要求业务场景。

适用场景：10-20 轮深度交互（如 “技术故障排查→远程指导→后续跟进”），需大幅压缩记忆体积。python运行# 1. 初始化总结记忆（用glm-3-turbo总结对话）llm=llm, # 传入总结用的大模型# 2. 初始化Agentllm=llm,agent_kwargs={"system_message": "你是电商客服，自动总结长对话，保留核心信息"}# 测试（6轮对话，记忆以总结形

适用场景：10-20 轮深度交互（如 “技术故障排查→远程指导→后续跟进”），需大幅压缩记忆体积。python运行# 1. 初始化总结记忆（用glm-3-turbo总结对话）llm=llm, # 传入总结用的大模型# 2. 初始化Agentllm=llm,agent_kwargs={"system_message": "你是电商客服，自动总结长对话，保留核心信息"}# 测试（6轮对话，记忆以总结形

因当前视频网页解析失败，结合系列教程 “Agent 从基础到进阶” 的递进逻辑，本集聚焦 AI Agent 记忆模块的深度优化与选型策略，核心解决 “基础记忆无法适配复杂场景”“记忆过载导致性能下降”“关键信息丢失” 的痛点。通过拆解不同类型记忆模块的特性、实操适配方案，让 Agent 的记忆能力既能支撑多轮复杂交互，又能兼顾性能与精准度，适配企业级多样化业务场景。以 “企业智能客服 Agent”

因当前视频网页解析失败，结合系列教程 “Agent 从基础到进阶” 的递进逻辑，本集聚焦 AI Agent 记忆模块的深度优化与选型策略，核心解决 “基础记忆无法适配复杂场景”“记忆过载导致性能下降”“关键信息丢失” 的痛点。通过拆解不同类型记忆模块的特性、实操适配方案，让 Agent 的记忆能力既能支撑多轮复杂交互，又能兼顾性能与精准度，适配企业级多样化业务场景。以 “企业智能客服 Agent”

本集聚焦 AI Agent 的入门级实操落地，核心解决 “新手如何从 0 到 1 构建可交互、能调用工具、有记忆能力的基础 Agent” 的需求。通过 “最小代码框架搭建→工具集成→记忆模块添加” 的递进流程，拆解 Agent 的核心组成部分，让开发者快速掌握基础 Agent 的开发逻辑，为后续复杂场景（如多工具协同、知识增强）打下基础。

本集聚焦 AI Agent 的入门级实操落地，核心解决 “新手如何从 0 到 1 构建可交互、能调用工具、有记忆能力的基础 Agent” 的需求。通过 “最小代码框架搭建→工具集成→记忆模块添加” 的递进流程，拆解 Agent 的核心组成部分，让开发者快速掌握基础 Agent 的开发逻辑，为后续复杂场景（如多工具协同、知识增强）打下基础。

本集聚焦 Agent 的高阶思维框架 —— 思维树（Tree of Thought, TOT）与 ReAct，核心解决 “复杂任务分步推理不足”“工具调用逻辑混乱” 的痛点。通过 TOT 实现多路径探索与回溯，结合 ReAct 的 “思考 - 行动 - 观察” 闭环，让 Agent 具备类人类的动态决策能力，适配需要深度推理的复杂场景（如逻辑题求解、多步骤任务规划）。

本集聚焦 Agent 的高阶思维框架 —— 思维树（Tree of Thought, TOT）与 ReAct，核心解决 “复杂任务分步推理不足”“工具调用逻辑混乱” 的痛点。通过 TOT 实现多路径探索与回溯，结合 ReAct 的 “思考 - 行动 - 观察” 闭环，让 Agent 具备类人类的动态决策能力，适配需要深度推理的复杂场景（如逻辑题求解、多步骤任务规划）。

因当前视频网页解析失败，结合前序 “Agent 决策应用场景” 的铺垫逻辑，本集聚焦 AI Agent 的核心决策机制，核心解决 “Agent 如何实现智能决策”“决策流程如何落地编码” 的关键问题。通过拆解决策的底层逻辑（感知 - 规划 - 执行 - 反馈）、核心算法框架与实操示例，让开发者掌握 Agent 决策的实现原理，为复杂场景 Agent 开发奠定技术基础。