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AgentScope Java v0.2 版本正式发布

作者:远云 随着 LLM 应用的飞速发展,越来越多的 Agent 应用开始走近每个人。围绕着 Agent 应用的核心,目前业界有零代码、低代码和高代码三条主流的技术路线。AgentScope 作为 Python 社区中受到广泛应用的高代码框架,在 Java 生态下的需求也越来越大。 今天,我们很高兴地宣布AgentScope Java v0.2 版本正式发布了,具备了所有核心的 ReActAgent 的能力。 第一性原则:透明度 AgentScope 的首要设计目标是对开发者透明。 当下,许多 Agent 框架将底层的调度进行了深度的封装,这固然会给用户带来一些概念上的简化,但是也带来了遇到问题时排查的复杂度。AgentScope 不同: Prompt Engineering: 用户可以自己修改所有提示词相关的内容。 API 调用: 每一次 API 调用都能够被定位。 Agent 构建: 所有 Agent 的配置都来自用户确定性的配置。 决策过程: Agent 的推理、执行过程都可以通过 Hook 对外暴露。 三分钟构建一个智能体 以下是一个简单的智能体示例: Maven 依赖 <...

AI Agent 的“进化之路”:从研究原型到生产级记忆系统,技术趋势与产品对比

作者:柳遵飞(翼严) 前言 随着 AI Agent 应用的快速发展,智能体需要处理越来越复杂的任务和更长的对话历史。然而,LLM 的上下文窗口限制、不断增长的 token 成本,以及如何让 AI"记住"用户偏好和历史交互,都成为了构建实用 AI Agent 系统面临的核心挑战。记忆系统(Memory System)正是为了解决这些问题而诞生的关键技术。 记忆系统使 AI Agent 能够像人类一样,在单次对话中保持上下文连贯性(短期记忆),同时能够跨会话记住用户偏好、历史交互和领域知识(长期记忆)。这不仅提升了用户体验的连续性和个性化程度,也为构建更智能、更实用的 AI 应用奠定了基础。 Memory 基础概念 1.1 记忆的定义与分类 对于 AI Agent 而言,记忆至关重要,因为它使它们能够记住之前的互动、从反馈中学习,并适应用户的偏好。 对"记忆"的定义有两个层面: 会话级记忆: 用户和智能体 Agent 在一个会话中的多轮交互(user-query & response) 跨会话记忆: 从用户和智能体 Agent 的多个会话中抽取的通用信息,可以跨会话辅助 Agent...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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