Agent = LLM + 记忆 + 规划能力 + 工具使用LLM：核心大脑记忆：短期记忆（上下文）+ 长期记忆（向量数据库）规划：任务拆解、子目标设定、反思与自我批评工具：搜索引擎、API、代码解释器、计算器等正如 Lilian Weng 所说：AI 智能体不仅是技术的进化，更是我们与机器协作方式的重新定义。从“对话”到“行动”，从“问答”到“成果”，AI 正在成为我们真正的代理人与合作者。

Agent = LLM + 记忆 + 规划能力 + 工具使用LLM：核心大脑记忆：短期记忆（上下文）+ 长期记忆（向量数据库）规划：任务拆解、子目标设定、反思与自我批评工具：搜索引擎、API、代码解释器、计算器等正如 Lilian Weng 所说：AI 智能体不仅是技术的进化，更是我们与机器协作方式的重新定义。从“对话”到“行动”，从“问答”到“成果”，AI 正在成为我们真正的代理人与合作者。

测试驱动：使用真实数据测试不同配置，关注 P99 延迟和召回率渐进优化：从默认参数开始，逐步调整关键参数监控先行：建立性能基准，持续监控查询延迟和索引使用混合架构：热数据用 HNSW，冷数据用 IVFFlat 或分区表事务级调优：对重要查询动态设置ef_search，平衡精度与性能通过以上优化策略，可在保持95% 以上召回率的同时，将查询延迟从秒级降至毫秒级，充分发挥 pgvector 与 Pos

后续的步骤可以从这个暂存的工作记忆里调取信息，放入上下文，帮助大脑决策。同时，有的Agent我们还希望它能实现个性化，让Agent可以认识我们，让他记住你的个人信息，比如这位用户对花生过敏，他喜欢的球队是某某队。它有聪明的大脑——模型层，灵活的神经中枢——调度层，靠谱的记忆——记忆层，能干的手脚和强大的工具箱——工具层，健康的免疫系统和行为准则——运维治理层，以及跟同伴协作融入集体的方式——社会层

后续的步骤可以从这个暂存的工作记忆里调取信息，放入上下文，帮助大脑决策。同时，有的Agent我们还希望它能实现个性化，让Agent可以认识我们，让他记住你的个人信息，比如这位用户对花生过敏，他喜欢的球队是某某队。它有聪明的大脑——模型层，灵活的神经中枢——调度层，靠谱的记忆——记忆层，能干的手脚和强大的工具箱——工具层，健康的免疫系统和行为准则——运维治理层，以及跟同伴协作融入集体的方式——社会层

/ 自定义日志Advisor示例@Override// 前置处理：记录请求// 执行后续Advisor或模型调用// 后置处理：记录响应典型自定义场景Re-Reading（Re2）模式：强制模型重新阅读问题以提升复杂推理准确率特定业务逻辑增强：如简历优化场景中的专业顾问模式Spring AI Advisor通过拦截增强机制，将AI应用中的横切关注点（日志、记忆、安全、RAG等）解耦为可复用的组件，

其核心理念是提供一体化的后端即服务与LLMOps平台，为AI应用的整个生命周期提供一个统一、无缝的环境。Dify采用高度集成的架构设计，将所有核心功能紧密集成在一起，降低了部署和管理的复杂性。Dify的集成化架构降低了部署和管理的复杂性，开发者可以在一个无缝环境中工作，所有工具触手可及。Dify的Agent设计强调单Agent的可控性，适合功能明确的生产场景。Coze通过Coze Loop提供全链

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测试驱动：使用真实数据测试不同配置，关注 P99 延迟和召回率渐进优化：从默认参数开始，逐步调整关键参数监控先行：建立性能基准，持续监控查询延迟和索引使用混合架构：热数据用 HNSW，冷数据用 IVFFlat 或分区表事务级调优：对重要查询动态设置ef_search，平衡精度与性能通过以上优化策略，可在保持95% 以上召回率的同时，将查询延迟从秒级降至毫秒级，充分发挥 pgvector 与 Pos

图形验证码是最传统且应用最广泛的验证码类型，原理是在服务端生成随机字符串并渲染成图片，用户需要识别图片中的字符并输入。图形验证码实现简单，对用户体验影响较小，是中小型应用的理想选择。短信验证码通过向用户手机发送一次性验证码实现身份验证。用户需要输入收到的验证码完成登录过程。这种方式不仅验证了账号密码的正确性，还确认了用户对手机号的控制权，大幅提高了安全性。邮箱验证码通过向用户注册的电子邮箱发送一次