1.0 KiB
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Notes: 智能体系统设计研究
设计决策汇总
1. 架构选择
- 方案: 自研 Agent Core(方案 B)
- 理由: 完全可控,易于扩展,支持多智能体调度
2. 工作模式
- 独立模式: 单个智能体独立处理任务
- 协作模式: Supervisor 调度多个子智能体
3. 记忆系统设计
- Working Memory: 当前任务上下文(内存变量)
- Session Memory: 会话级记忆(Redis + 摘要)
- Persistent Memory: 长期记忆(向量存储)
4. 性能优化策略
- 分层检索: Working → Session → Persistent
- 记忆压缩: 摘要 + 结构化标签
- 按需加载: LLM 决策需要什么记忆再检索
- 缓存策略: 热门记忆放内存缓存
5. 错误处理
- 重试机制: LLM 调用失败重试 3 次
- 降级策略: 记忆加载失败降级到无记忆模式
- 超时控制: 多智能体调度设置超时
技术栈确认
- 后端: Python FastAPI (agent/)
- 记忆存储: Redis + PostgreSQL/Milvus
- LLM: OpenAI / Anthropic SDK
- 技能: 内置 + 自定义 + MCP + API