作为一款独立的记忆管理底座,它原生提供自动写入、分层沉淀、按需召回与治理增强等核心能力。能强力支撑智能体在跨会话、长周期、多任务场景中持续沉淀业务知识,保障上下文的连续性,并使记忆资产具备更全局维度的管理与高效复用能力。
最开始接触大模型开发的时候,一直停留在简单的问答、文本生成这类基础功能,当时只觉得大模型好用,但落地到实际项目、对接业务之后,才发现原生大模型的短板特别明显。单...
MyContext 是一个本地优先的个人工作上下文层。它把散落在即时通讯、文档、日历、会议、审批、本地活动里的信息持续整理成一份私有的个人上下文——你知道什么、...
前面的文章,我们已经分别介绍了 Context Engineering、Function Calling、Structured Output 和 RAG。这些...
DSH 把「一切皆插件」做得干净,但原装运行时没有跨会话的图记忆,也没有把一次长会话的压缩与分叉画出来。
技能已在 SkillHub 发布(名称:记忆同步助手,当前版本 v1.0.9),配套压缩包含技能说明、配置样例、同步脚本与变更说明。
DeepSeek 刚开源的 Harness(DSH)引爆了讨论。它的理念很直接:一切皆插件。模型、工具、Skill、Session,甚至 Agent 的运行方式...
AI 测试开发面试高频题:"测 Agent 和测普通接口有什么本质区别?" 普通接口测的是"一次调用对不对",Agent 测的是"一条决策链会不会失控"。这篇用...
在企业数字化转型的浪潮中,知识管理正在经历一场深刻的范式迁移。过去,企业的知识散落在各类 IM 工具、文档平台、本地磁盘和业务系统之间,员工找一份资料往往要辗转...
做 RAG 或 Agent 记忆系统,大概率踩过这个坑:一套系统里,向量存一个库、关系存一个库、属性又存一个库。
供应链金融(Supply Chain Finance, SCF)的主流方案分为5种,每一种都对应一个特定的"现金流痛点阶段":
Agent系统通常对接多个消息渠道:飞书卡片、企业企微图文、Web Console、SMS短信。每个渠道的消息格式能力差异巨大:
真正可持续的设计,是把知识库、模板、Skills、智能体和运营入口拆开,再通过编排组合成应用。
2026年8月,AI Agent的评估体系正经历一场从"应试教育"到"实战考核"的痛苦蜕变。过去两年,企业沉迷于MMLU、HumanEval等静态榜单,却发现模...