Agent优化

为什么你的Agent总是"忘事"？问题不在存储，在检索 做过Agent开发的人都有过这种体验：明明已经把用户偏好、项目上下文、历史决策都存进了向量数据库，可Agent每次对话还是像个失忆患者，反复问同样的问题，甚至给出和之前结论矛盾的回复。我之前给一个客服Agent做记忆系统，投入了Chroma向量库+Redis双层存储，结果用户投诉率不降反升——因为Agent检索到的"记忆"根本不是当前场景需要的那条。 这个问题的本质是：大多数人把精力花在"怎么存"，却忽略了"怎么找"。记...

一、多轮工具调用为什么比你想的更难 大部分AI Agent教程教你的是单轮调用的"理想路径"：用户提问 → 模型选择工具 → 调用一次 → 返回结果。但在真实业务中，Agent往往需要连续调用3-5次不同工具，每次调用都依赖上一次的结果，任何一个环节出错都会导致整个链路崩塌。 举个例子：你让Agent"帮我查一下这个PDF里的表格数据，提取关键指标，生成对比图表"。这个任务至少需要四步——读取文件、解析表格、分析数据、生成图表。如果第二步解析出来的数据格式和第三步期望的不一致...