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AI向量数据库大模型数据库
具有记忆（Memory）功能的AI智能体（Agent）能够保留上下文，识别随时间变化的模式，并根据过去的互动进行适应：Short-term memory、Long-term memory。短期记忆短期记忆（STM）使智能体能够记住最近的输入，以便进行即时决策。这种类型的记忆在对话式AI中非常有用，因为需要在多次交流中保持上下文。例如，一个能够记住会话中先前消息的聊天机器人可以提供连贯的回应，而不是
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AI大模型向量数据库机器学习
AI Agents、Agentic AI、Agentic 架构、Agentic 工作流，Agents 无处不在。但它们究竟是什么？它们真的能做些什么吗？新技术带来了混乱的术语、不切实际的期望以及自封的在线专家。将穿透围绕 AI Agents 的噪音和炒作，解释并阐述 Agentic AI 的一个关键要素：
Agentic 工作流（Workflows）
。Agents 本身几乎无法完成什么任务。它们
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AI大模型向量数据库火山方舟
LLM优化技术在许多通用任务中提升了模型性能，但缺乏针对
AI Agents
关键功能（如
长期规划、动态环境交互和复杂决策
）的专门优化。为此，华东师大等提供了对
LLM的AI Agents优化
方法的全面回顾，将其分为
参数驱动
和
非参数驱动
。15类AI Agents优化方法。参数驱动优化
：涵盖基于微调的优化、基于强化学习的优化以及混合策略，非参数驱动策略
：提示工程和外部知识检索。一、
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AI大模型向量数据库云存储
工作流（Workflows）是为实现特定任务或目标而设计的一系列相互关联的步骤。最简单类型的工作流是确定性的，这意味着它们遵循预定义的步骤序列，并且无法适应新信息或变化的条件。有些工作流利用了 LLM 或其他机器学习模型或技术。这些通常被称为 AI 工作流，可以是 Agentic 或非 Agentic 的。在一个非 Agentic 的工作流中，LLM 通过指令提示生成输出。Agentic 工作流是
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